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Enregistrement W4391874898 · doi:10.1139/cjfr-2023-0224

Are operational plantations meeting expectations? A large-scale assessment of realized versus anticipated yield in eastern Canada

2024· article· en· W4391874898 sur OpenAlexaffvenueabout
Martin Barrette, Isabelle Auger, Nelson Thiffault, Julie Barrette

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceUniversité LavalMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsNatural Resources CanadaMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYield (engineering)Scale (ratio)ForestryEnvironmental scienceAgricultural economicsAgroforestryGeographyEconomicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest plantations play an increasingly important role in meeting global demand for wood. They usually have higher yield than naturally regenerated forests. Thus, plantations can support economically viable wood production, enable forest conservation elsewere, help mitigate climate change by contributing to carbon sequestration and increase forest resilience and resistance to biotic and abiotic stressors. If yield of plantations is not as high as anticipated, then their use could generate important sustainability issues. There are still major gaps in our understanding of the factors that influence yield, even with respect to black spruce, white spruce, and jack pine, three of the most commonly planted tree species in northeastern North America. Our objective was to evaluate the yield of forest plantations of these species over a 416 000 km2 region that was representative of northeastern North American forests. Contrary to our prediction, realized yield of operational plantations was consistently lower than anticipated. Site index and competition both played a significant role in determining the yield of plantations. In the context of uncertain realized yield of operational plantations, we emphasize the necessity of relying on adaptive management to determine harvest levels that are compatible with sustainable management objectives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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