Impact of Intensive Forest Management Practices on Wood Quality from Conifers: Literature Review and Reflection on Future Challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review Intensive forest management practices are being implemented worldwide to meet future global demand for wood and wood products while facilitating the protection of natural forest ecosystems. A potential decline in wood properties associated with rapid tree growth makes it essential to quantify the potential impact of intensive management on the process of wood formation and, in turn, on its suitability for various end-uses. Recent Findings Wood produced over short rotations is generally of lower quality because wood properties tend to improve with cambial age (i.e. the number of annual growth rings from the pith). The intensification of silvicultural practices can thus have measurable consequences for the forest products value chain. The use of new planting material from tree improvement programs could offset such effects, but questions arise as to the effects of a changing climate on wood produced from these plantations and the best silvicultural approaches to manage them. Summary Based on these recent findings, we provide reflections on the need for a modelling framework that uses the effects of cambial age, ring width and position along the stem to summarise the effects of tree growth scenarios on wood properties. We then present challenges related to our limited understanding of the effects of several drivers of wood properties, such as climate variation, genetic material, and forest disturbances, among others, and highlight the need for further data collection efforts to better anticipate the quality attributes of the future wood fibre resource. We conclude by providing examples of promising new tools and technologies that will help move wood quality research forward by allowing (1) fast, efficient characterisation of wood properties, and (2) up-scaling predictions at the landscape level to inform forest management decisions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 découle