Influence of Relative Density and Composition on Growth Rates in Boreal Mixedwoods
Notice bibliographique
Résumé
Self-thinning or density-induced mortality is the consequence of competition between individuals of a stand and takes place when resources for tree development become insufficient for individuals needs or for the stand as a whole. Since density by itself is not a good indicator of competition between component species, other expressions -like Reineke’s stand density index (SDI) - have been proposed as suitable indicators of site occupancy and competition. Specific objectives of this research are: a) to develop density - size relationships and relative density indexes for aspen and white spruce mixtures and, b) to investigate the effect of composition and site quality on maximum density - size relationships and stand growth rates. We are using data from permanent sample plots for trembling aspen ñ white spruce stands from western Canada (Alberta, Saskatchewan and Manitoba) to examine the usefulness of density - size relationships in mixed and pure stands of these species. Modeling of these relationships is being done with data that cover a wide range of ages, densities, species compositions and site conditions. Multiple linear and non-linear regression are used to examine the relationship among maximum density and growth rates with quadratic mean diameter, composition, site quality and other site quality indicators. Our data suggest that a number of factors may influence the intercept value of the self-thinning lines but that the slope of these lines remains nearly constant. Preliminary results also show that the upper limit of density is related to quadratic mean diameter of the stand, composition (percentage of total basal area occupied by aspen) and site index. Our results will provide insight into the effects of composition and site quality on maximum density- size relations and stand growth rates, and into the potential application of these relationships in predicting mixedwood stand development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».