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Enregistrement W4410423407 · doi:10.1016/j.foreco.2025.122788

Potential of thinning to increase forest resilience and resistance to drought, pest, windstorm and fire: A meta-analysis

2025· article· en· W4410423407 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueForest Ecology and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThinningResilience (materials science)PEST analysisResistance (ecology)Environmental scienceAgroforestryForestryEcologyGeographyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the pressure on forest ecosystems increases with the occurrence of more severe and frequent natural disturbances, the need for silvicultural treatments to mitigate multiple risks is becoming increasingly apparent. Thinning has been identified as a means of managing stands to enhance resilience and resistance to disturbances. However, the underlying mechanisms vary depending on the disturbance types and tree species and there is a lack of empirical evidence that thinning can effectively mitigate these risks at a broad scale. We conducted a meta-analysis of 50 studies quantifying the effects of thinning treatments on the resilience and resistance of forest stands to four categories of natural disturbances: drought, insects and pathogens, wind, and fire. Meta-analyses were conducted to examine the influence of various moderators, namely the response type (growth, survival, damage), thinning intensity, thinning type, time since the first treatment, stand age and pest type (for insects and pathogens). We found a positive broad-scale effect of thinning on forest resilience and resistance, while the disturbance-specific effect was positive for reducing the impact of drought, pests, and in some cases fire, but not significant for windstorms. Although responses varied among disturbance types, and in some cases response type, thinning type, and time since treatment, a key finding of this study is that no statistically significant negative effect of thinning has been detected with respect to our resilience and resistance indicators. Although thinning should not be considered as a tool that will singlehandedly increase the resilience of forests, our results suggest that for temperate and boreal ecosystems of North America and Europe, thinning can be expected to increase the resilience and resistance of forests to multiple stressors, in a wide range of sites and stand characteristics. Yet, empirical data from Asia, southern hemisphere and tropical forests are needed to enable global-scale conclusions. Moreover, potential detrimental effects of thinning on forest ecology should be carefully assessed before prioritizing thinning as a means of increasing forest resilience and resistance.

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.

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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,942

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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