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Enregistrement W4392936088 · doi:10.1139/cjfr-2023-0091

Effects of early respacing on physico-mechanical properties of naturally regenerated <i>Picea sitchensis</i> in Great Britain

2024· article· en· W4392936088 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew J. Price, J. Paul McLean, Victoria Stokes, A D Cameron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorsk institutt for BioøkonomiUniversity of AberdeenForest Research Institute
Mots-clésBotanyForestryBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural regeneration can reduce costs compared with replanting. However, its use requires knowledge about how either active or passive management will affect the balance between quality and quantity in the timber supply. This study aimed to quantify the effects of respacing on volume recovery and wood properties. Two British forest experiments using Picea sitchensis with various respacing distances and an un-respaced control were assessed 21–22 years after the treatments were applied. Tree dimensions were measured and used to quantify slenderness, merchantable volume, and sawlog volume. Wood properties were assessed on a sub-sample using mechanical testing. Generalised linear mixed models were used to examine differences between treatments and sites. Respacing decreased slenderness and increased relative sawlog volume and branch size. Wider respacing reduced wood strength and the widest respacing reduced wood stiffness. Respacing did not affect wood density. However, at the relatively low productivity sites considered here, respacing to 2.1 m represented the best compromise for current markets. In summary, not respacing improved some wood properties but reduced tree stability and the proportion and volume of sawlogs, which will negatively affect forest value.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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