Varttuneiden taimikoiden sekapuustoisuus Etelä-Suomessa
Bibliographic record
Abstract
Ilmastonmuutoksen myötä metsien rooli on muuttumassa ja lämpenevä ilmasto haastaa perinteisen yhden havupuulajin metsiköiden suosimisen. Puuntuotannon lisäksi metsien tulee samaan aikaan hillitä ilmastonmuutosta, turvata monimuotoisuutta sekä tuottaa virkistysmahdollisuuksia ihmisille. Yhdeksi ratkaisuksi toimintaympäristön muutokseen on esitetty sekametsien kasvattamisen suosimista. Usean puulajin sekametsät tarjoavat hyvät mahdollisuudet monitavoitteiseen metsien käyttöön ja hoitoon niin ilmastokestävyyden, metsien monikäytön kuin monimuotoisuudenkin kannalta. Sekametsien hyvä elinvoimaisuus ja tuhonkestävyys edesauttavat puuntuotoksen säilymistä muuttuvissa olosuhteissa, jolloin pystytään vahvistamaan metsiä hiilinieluina ja -varastoina. \n \nTässä opinnäytetyössä tarkasteltiin, kuinka paljon sekametsiksi määriteltäviä varttuneita taimikoita on Etelä-Suomen alueella ja minkälainen puulajikoostumus kohteille on jäänyt taimikonhoidon jälkeen. Samalla tarkasteltiin esimerkiksi maantieteen vaikutuksia kohteiden sekapuustoisuuteen. Työn tilaajana toimi Suomen metsäkeskus, jolta saatiin tutkimuksen aineisto tiedonluovutuksena. Tutkimus toteutettiin Metsäkeskuksen kemera-tukikohteiden otantatarkastustulosten perusteella. Aineisto rajattiin tutkimustavoitteiden mukaiseksi koskemaan Metsäkeskuksen eteläisiä palvelupiirejä ja kohteita, jotka täyttivät varttuneen taimikon tunnuspiirteet. \n \nTutkimustulosten perusteella olennainen osa varttuneista taimikoista oli sekametsiä. Selkeä enemmistö taimikoista oli toisaalta havupuuvaltaisia, kun lehtipuuvaltaisia taimikoita oli tutkimusaineistosta vain reilu joka kahdeksas. Taimikoiden havupuuvaltaisuus näkyi myös siinä, että vain joka toisella kohteella täyttyi Tapion Metsänhoidon suositusten mukainen lehtipuusekoitus. Sekametsiä havaittiin olevan suhteessa eniten maan etelä- ja lounaisosissa ja vähiten Pohjanmaan sekä Päijänteen alueilla. Tutkimuksen pohjalta voidaan todeta, että kohtalainen osa Etelä-Suomen taimikoista on sekapuustoisia. Havupuiden vallitsevuus on kuitenkin edelleen merkittävä, mutta havupuuvaltaisissa sekametsissä on keskimäärin enemmän lehtipuustoa kuin muissa tutkimusaineiston taimikoissa. Haasteena on, että tulevat toimenpiteet määrittelevät, kauanko metsikkö pysyy sekametsänä.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.098 | 0.032 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".