Simplified tree marking guidelines enhance value recovery as well as stand vigour in northern hardwood forests under selection management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In northern hardwood forests, tree markers select the trees to be harvested during logging operations using classification systems that assign harvest priorities based on the presence of a wide range of individual defects. According to the most recent advances in our understanding of the impact of defects on both tree vigour (the risk of mortality or decline in growth) and quality (the potential for recovering valuable sawlogs), tree markers should adopt a simpler classification system that considers fewer defects than the current operational practice, and they should prioritize the removal of trees with crown dieback. Since the probability of developing defects and dying increases substantially with tree diameter, tree markers should also favour the removal of larger trees that have maintained their quality. However, these recommendations were developed based on tree-level analyses. To provide further validation at the stand scale, we compared stand improvement and value recovery under three tree marking regimes: a new, simplified regime based on the recommendations above, and two regimes used in the province of Quebec, Canada. To do so, we conducted tree marking simulations and value recovery assessments in 14 managed stands distributed across the northern hardwood range of Quebec. Our results confirmed that the simplified tree marking regime not only facilitated stand improvement by removing a greater proportion of low-vigour trees, but also recovered significantly more value (17% on average) at the stand scale. By prioritizing the removal of trees with crown dieback, the simplified regime was superior at salvaging the current value of low-vigour trees before they die or decline in quality. Based on our results, we propose simplified and empirically-validated tree marking guidelines for northern hardwood forests.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».