Evaluating Four Silvicultural Prescriptions for Selective Harvest in the Great Lakes-St. Lawrence Forest, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Selective harvesting of forests, also known as thinning, is a widely used treatment in the Great Lakes-St. Lawrence Forest ecosystem that dominates the central part of the province of Ontario. Increasingly, the application of selective harvest is discussed as a method of reducing the risk of forest fire and increasing the availability of biomass for emerging bioproducts. There are a variety of approaches to selective harvest that can be employed, including single tree selection (STS), diameter limit cutting (DLC), financial maturity selection (FMS), and intensive crop-tree release (ICTR). These silvicultural treatments are tested against control plots (CON) in a research forest (Blue Heron Demonstration Forest) located within the Haliburton Forest and Wildlife Reserve, in Haliburton, Ontario. The objectives of this research are to assess stand level responses to these silvicultural treatments (including harvested material and regrowth potential) as well as individual tree species response to these treatments, using measurements of tree basal area and stand basal area. These measurements are taken across 28 compartments delineated within the Blue Heron Demonstration Forest, using four sample plots per compartment. A scoring methodology is proposed to help determine the optimal silvicultural treatment. At the stand level, the treatments that provided the most timber are diameter limit cutting (DLC), delivering an average of 16.9 m2/ha, followed by FMS, ICTR, and finally STS. For regrowth, the best performing prescriptions are STS, followed by DLC, FMS, and finally ICTR. At a species level, the best growth rates for sugar maple are observed with STS, followed closely by DLC, FMS, ICTR, and finally the control. For American beech, the best performance is found with DLC, followed by FMS, STS, ICTR, and the control. Overall, the scores indicate that the best treatment to provide timber, promote regrowth, and support species diversity is STS, followed closely by DLC, then FMS. By comparison, ICTR does not perform well, providing less biomass and less regrowth than the other prescriptions.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».