Pre-Commercial Thinning in Boreal Mixedwood: Change in Site Resource Availability and Modelled Growth
Notice bibliographique
Résumé
Pre-commercial thinning is a silvicultural treatment that can increase stand merchantable timber production and resistance to drought. Despite these benefits, its use in Alberta remains limited. Processes driving growth response to density management are poorly understood but important when applying thinning to stands that will grow under future warmer and drier conditions. Consequently, we evaluated microclimate and resource availability in operational scale pre-commercial thinning trials of young (19 year old) boreal trembling aspen/white spruce/paper birch mixedwoods in northern Alberta, Canada. Thinned stands in this study experienced more frequent temperature extremes, higher soil moisture, and greater heat sum when compared to unthinned stands. Soil nutrient supply rates were not different between treatments, nor was soil moisture during wet periods, soil temperature in the early and late parts of the growing season, or quantity of extreme low soil moisture values. Regeneration of broadleaf trees species in thinned stands was substantial. Pre-commercial thinning created an improved but also more extreme tree growing environment, highlighting a need to evaluate the treatment from a risk perspective. Available tools to evaluate growth response caused by pre-commercial thinning include two growth models, MGM and GYPSY. We evaluated the consistency of projected thinning effects within and between estimates by both models to gauge their reliability. GYPSY’s projected thinning effect was greater than MGM’s projected effect, and significant differences between models were found in both the magnitude and direction of projected thinning effects. Still, neither model showed a significant average treatment effect. While these results cannot be used to determine model accuracy, their variability highlights limitations in interpreting any single model projection.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».