Precommercial thinning increased diameter growth while maintaining mixedwood stands composition, 15 years after treatment
Notice bibliographique
Résumé
Precommercial thinning could be a valuable tool for climate change adaptation, as it can promote stand diversity while increasing productivity. Softwood and hardwood stands are usually thinned following different methods, and we lack recommendations for application in mixedwood stands. We evaluated the effects of precommercial thinning on the growth and composition of balsam fir ( Abies balsamea L.)–birch stands dominated by paper and yellow birch ( Betula papyrifera Marsh. and Betula alleghaniensis Britt.), comparing methods and production objectives (systematic release-softwood, systematic release-mixedwood, crop-tree release-mixedwood, and crop-tree release-hardwood) in Québec (Canada). Precommercial thinning increased tree-level and stand-level growth, especially for both birches. Compared to the non-thinned control, thinning increased tree diameter at breast height annual increments by 60%–107%, with similar results among modalities. Thinning changed initial stand composition, but mixedwood production plots composition was similar to that of the control 15 years after treatment. Promoting diversity is often perceived to be made at the expense of wood production. Our results suggest that we can obtain both increased growth and maintain diversity. Precommercial thinning is currently suggested as an adaptation tool that can foster drought resistance. Based on our study, we suggest it could serve another purpose in climate-adapted forest management, that is, maintaining diversity and thus increasing resilience to disturbances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».