The Potential for Using Spruce (Picea) in Icelandic Forestry
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to analyze the Icelandic Forest Service’s provenance study of spruces (Picea spp.) that was started in 1995 and 1996 to determine which species and their original sources would be best for afforestation. Experimental plots were divided into two categories: protected (i.e., non-frost-prone) and frost-prone. Survival and height data were collected from nine field sites across Iceland with the last data collection in 2018. Each site had 8 or 10 blocks and every block usually contained 10 seedlings from 14-50 provenances of mostly spruces. The provenances mainly originated from southern Alaska and western Canada. Results indicate that at protected locations, Sitka spruce (P. sitchensis) and Sitka spruce hybrids survive and grow well, while white spruce (P. glauca) and its hybrids have the advantage in frost-prone areas. Provenance 3, a Sitka spruce mixed with Lutz spruce (P. x lutzii) from Iniskin Bay, Alaska, is the only provenance recommended for both types of sites. This information will help afforestation in Iceland in a way that brings environmental advantages and sustainable practices, such as minimizing soil erosion, increasing carbon sequestration, and reducing the risks of invasive species. Furthermore, it can contribute to the development of a viable timber industry that benefits local and national economies through sustainable resource management. Finally, forestry strategies need to consider climate change to ensure long-term success of afforestation efforts in Iceland. \n \nKeywords: spruce, provenance, frost-prone, afforestation, Iceland
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».