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Enregistrement W1750851246 · doi:10.1139/x11-006

Predicting site index from climatic, edaphic, and stand structural properties for seven plantation-grown conifer species in Quebec

2011· article· en· W1750851246 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jean Beaulieu, Frédéric Raulier, Guy Prégent, Jean Bousquet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Centre de Géomatique du QuébecNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesCanadian Forest Service
Mots-clésSite indexEdaphicEnvironmental scienceDeserts and xeric shrublandsEcologyLeaf area indexForestryAridity indexAridPhysical geographyAtmospheric sciencesGeographyHydrology (agriculture)Soil scienceBiologySoil waterGeologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Models were built to relate site index to biophysical variables and stand structure for seven conifer species grown in plantation. Reduced models without stand structure were also derived to allow the prediction of site index even when information on the stand is unavailable. Biophysical variables tested were degree-days, aridity, summer precipitation, vapour pressure deficit, and soil water-holding capacity. The stand structure was accounted for using a Shannon evenness index of diameter at breast height distribution. Both full and reduced models had low to moderate R2 values and were slightly biased for most of the species. The results indicate that while correlations between phytometric and biophysical site indices are rather weak, those between plantation yield predicted using both indices and volume observed in the field are reasonably high (above 0.80). The biophysical site index models derived in this study could be used for strategic planning to estimate plantation yield or allowable cut for each of the seven conifer species.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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