How do different thinning methods influence spatial tree diversity in mixed forest stands of planted Norway spruce (<i>Picea abies</i> L<i>.</i>) and naturally regenerated birch (<i>Betula</i> spp<i>.</i>) in southern Sweden?
Notice bibliographique
Résumé
Forest biomass has become a viable alternative energy source for replacing fossil fuels, particularly after the European Union acknowledged its sustainability status. To reach zero net greenhouse gas emissions by 2045 in Sweden, new efficient methods of biomass extraction, such as geometrical biomass thinnings, are being explored and tested. These machine-based methods involve the extraction of above-ground biomass in narrow, 1–2 m-wide strips between extraction racks. While evidence-based optimization of biomass extraction mostly focuses on time- and cost-efficiency and on stand growth, criteria such as tree diversity are often overlooked. However, with ongoing climate change, tree diversity is crucial to strengthening the resilience and productivity of future forests, which also enhance the provision of ecosystem services and overall biological diversity. Therefore, we studied the effects of different biomass thinning strategies on spatial tree diversity in southern Sweden using nearest-neighbour summary statistics. We found scientific evidence that different geometrical designs of biomass thinning, especially in 1 or 2 m-wide strips, resulted in higher spatial tree diversity compared to conventional biomass thinning. Hence, in mixed conifer-broadleaved forests, biomass thinning in 1 or 2 m-wide strips is recommended for maintaining spatial tree diversity.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».