Influence of Tree, Stand, and Site Attributes on Hardwood Product Yield: Insights into the Acadian Forests
Notice bibliographique
Résumé
Acadian forests of New Brunswick, Canada, are highly variable both in terms of species composition and quality. This is particularly accurate for hardwoods, for which value recovery is closely influenced by wood quality and a proper understanding of tree attributes. Therefore, based on several databases created between 2012 and 2021, the objectives of this study were to (1) characterize the stand-level distribution of species, size, form, and risk according to site factors and (2) determine the influence of different tree, stand, and site factors on the recovery of merchantable, sawlog, and veneer volumes. In total, 287,984 trees stemming from 9233 plots were analyzed for objective 1. For a subset of trees (743), tree, stand, and site attributes were also related to the product output of harvesting operations through a comprehensive inventory of standing trees and their associated products. Analyses were performed with linear and multinomial logistic regressions as well as factor analysis of mixed data (FAMD). Key results indicated that tree attributes and product recovery were significantly influenced by (1) environmental factors (soil, temperature, and precipitation), summarized by ecoregion in this study and (2) tree size and form. These findings suggest that the inclusion of site factors in supply planning could improve product recovery during forest operations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».