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Enregistrement W4415752063 · doi:10.1139/cjfr-2025-0027

The effects of commercial thinning treatments on the growth response of black spruce plantations in Northwestern Ontario

2025· article· en· W4415752063 sur OpenAlexaffvenueabout
Douglas E.B. Reid, Dave Morris, Shes Kanta Bhandari, Cameron Leitrants

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensNOSM UniversityMinistry of the Environment, Conservation and ParksMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningBasal areaBlack spruceSite indexYield (engineering)Volume (thermodynamics)Growing season

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the temporal growth, yield and mortality responses of mid-rotation, black spruce ( Picea mariana (Mill.) B.S.P.) plantations to varying intensities of commercial thinning. We established 32 one-hectare experimental thinning plots that included replicates of four thinning levels (0%, 25%, 35%, and 50% basal area removals) at two sites that varied in soil type and site quality. Permanent fixed area (400 m 2 ) plots were established, and standard mensuration measurements taken at year 0, 5, 9, 14. Thinning had a variable effect on growth and yield depending on site, thinning intensity, and time after thinning. Periodic annual increment (PAI) of diameter and gross total volume were highest within 5 years of thinning, then declined gradually. Growth responses in diameter of individual trees were positively correlated with tree size, and larger diameter classes contributed more toward increased volume increments in the thinned plots. Although the growth response was relatively short-lived and PAI of gross total volume was negative in thinned stands on the better-quality site by the third measurement period, there was an overall positive effect on yield. Larger diameter trees in thinned stand should allow for size class upgrades and greater economic returns from harvested wood products at final harvest.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,954

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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