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Enregistrement W4283646788 · doi:10.3390/f13071010

Development of a Climate-Sensitive Structural Stand Density Management Model for Red Pine

2022· article· en· W4283646788 sur OpenAlexaffabout
Peter F. Newton

Notice bibliographique

RevueForests · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceThinningForest inventoryForest managementBulk densityBiomass (ecology)Climate changeForest productSite indexPulpwoodForestryAgricultural engineeringAgroforestrySoil scienceAgronomyGeographyEcologySoil waterEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of this study was to develop a climate-sensitive modular-based structural stand density management model (SSDMM) for red pine (Pinus resinosa Aiton) plantations situated within the western Great Lakes—St. Lawrence and south-central Boreal Forest Regions of Canada. For a given climate change scenario (e.g., representative concentration pathway (RCP)), geographic location (longitude and latitude), site quality (site index) and crop plan (e.g., initial espacement density and subsequent thinning treatments), the resultant hierarchical-based SSDMM consisting of six integrated modules, enabled the prediction of a multitude of management-relevant performance metrics over rotational lengths out to the year 2100. These metrics included productivity measures (e.g., mean annual volume, biomass and carbon increments), volumetric yield estimates (e.g., total and merchantable volumes), pole and log product distributions (e.g., number and size distribution of pulp and saw logs, and utility poles), biomass production and carbon sequestration outcomes (e.g., oven-dried masses of above-ground components and associated carbon mass equivalents), recoverable end-product volumes and associated monetary values (e.g., volumes and economic worth estimates of recovered chip and dimensional lumber products extractable via stud and randomized length mill processing protocols), and crop tree fibre attributes reflective of end-product potential (e.g., wood density, microfibril angle, and modulus of elasticity). The core modules responsible for quantifying stand dynamics and structural change were developed using 491 tree-list measurements and 146 stand-level summaries obtained from 98 remeasured permanent sample plots situated within 21 geographically separated plantation-based initial spacing and thinning experiments distributed throughout southern and north-central Ontario. Computationally, the red pine SSDMM and associated algorithmic analogue (1) produced mathematically compatible stem and end-product volume estimates, (2) accounted for density-dependent as well as density-independent mortality losses, response delay following thinning and genetic worth effects, (3) enabled end-users to specify merchantability standards (log and pole dimensions), product degrade factors and cost profiles, and (4) addressed climate change impacts on rotational yield outcomes by geo-referencing RCP-specific effects on stand dynamical processes via the deployment of a climate-driven biophysical site-based height-age model. In summary, the provision of the red pine SSDMM and its unique ability to account for locale-specific climate change effects on crop planning forecasts inclusive of utility pole production, should be of consequential utility as the complexities of silvicultural decision-making intensify during the Anthropocene.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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