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Enregistrement W4396624169 · doi:10.3390/f15050808

Pre-Commercial Thinning Increases Tree Size and Reduces Western Gall Rust Infections in Lodgepole Pine

2024· article· en· W4396624169 sur OpenAlexafffundabout
Francis Scaria, Bradley D. Pinno

Notice bibliographique

RevueForests · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesForest Resource Improvement Association of Alberta
Mots-clésThinningPinus contortaCrown (dentistry)SilvicultureRust (programming language)GallForestryStand developmentBiologyAgroforestryEnvironmental scienceGeographyEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alberta’s forest industry is predicted to be impacted by a medium-term decline in timber supply. Intensive silviculture tools, such as pre-commercial thinning, have been shown to increase individual tree growth, shorten rotation lengths, and improve stand merchantability in important commercial species such as lodgepole pine. However, lodgepole pine stands are susceptible to western gall rust infections, and thinning at an early stage may increase infection rates. This study collected tree and stand level data from 33 operational harvest origin lodgepole pine stands consisting of 11 stands thinned at age 17–19 years (PCT_18), 11 stands thinned at age 23–25 (PCT_24), and 11 unthinned stands. Approximately 40 years after pre-commercial thinning, merchantable volume is similar in all stands but thinned stands, regardless of timing, had greater individual tree size (~15% higher) compared to unthinned stands. Pre-commercially thinned stands also had a higher potential for commercial thinning since they have lower variability in tree size and longer live crown lengths. In addition, delayed thinning (PCT_24) reduced western gall rust infections and the severity of infections compared to both PCT_18 and unthinned stands. In conclusion, pre-commercial thinning should be considered for lodgepole pine stands in order to address timber supply issues in Alberta.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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