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Enregistrement W4396686804 · doi:10.1139/cjfr-2024-0009

Effects of commercial thinning on characteristics of naturally regenerated coniferous stands from Eastern North-America

2024· article· en· W4396686804 sur OpenAlexaffvenueabout
Hugues Power, Stéphane Tremblay, Isabelle Auger, Emmanuel Duchâteau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningForestryEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commercial thinning is a silvicultural treatment that has been practiced for centuries in Europe. However, in Eastern Canada, its application to naturally regenerated stands is much more recent, and long-term monitoring of this treatment realized in an operational context is rare. We monitored 135 paired sample plots (thinned and control) over a 20-year period. The plots are in stands dominated by either black spruce ( Picea mariana (Mill.) B.S.P.), jack pine ( Pinus banksiana Lamb.), or balsam fir ( Abies balsamea (L.) Mill.) and distributed throughout the boreal and temperate forests of Québec (Canada). Twenty years after treatment, thinning increased quadratic mean diameter (QMD) for balsam fir (1.7 cm) and jack pine (0.7 cm), while for black spruce the change in QMD varied according to the QMD before treatment. Periodic annual increment in gross merchantable volume of thinned and control plots was similar for balsam fir and jack pine but was less in thinned black spruce plots during the first 5 years. Thinning did not affect mortality, which remained low until 15 years after treatment. As commercial thinning should gain popularity over the next years, our study provides a benchmark of the expected effects when the treatment is performed in an operational context.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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