Spatial distribution of injuries to Norway spruce advance growth after selection harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Injuries and mortality to advance growth (saplings) after selection harvesting was studied in 17 multistoried Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) stands. Harvest removals ranged from 33 to 67% of initial basal area. Four of the stands were harvested with a motor-manual method (chain saw and skidding with farm tractors; MFT). The remaining stands were harvested with single-grip harvesters and forwarders (HFW). In each stand, injury rates were evaluated on a 24 × 48 m plot, located between the centre lines of two parallel strip roads that were spaced 24 m apart. All logging teams had at least 5 years of experience in clear-cutting and thinning operations. The trees to be removed and the strip road centre lines were marked prior to harvest. Mortality varied from 5 to 51%, whereas total injury (injured + dead saplings) varied from 17 to 76%. Mortality and injury levels were generally highest on HFW plots. Crown reduction and leaning stems were the most frequent types of injury, regardless of operating method. Injury rates increased with sapling height with the HFW method, whereas the opposite was found on MFT plots. Saplings without preharvest damage in the form of top or leader defects had a higher probability of being injured than saplings with such damage in stands harvested with the MFT method. A similar difference was not found on HFW plots. A logistic regression model shows that the spatial risk of injury depends on the interaction between forest condition factors and operational characteristics. Forest condition factors influencing the risk of injury are sapling height and the location of saplings relative to larger residual trees and strip roads. Corresponding operational characteristics are operating method and harvest intensity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».