Exploring the sustainability of current management prescriptions for Pinus caribaea plantations in Cuba: a modelling approach.
Notice bibliographique
Résumé
BLANCO JA & GONZALEZ E. 2010. Exploring the sustainability of current management prescriptions for Pinus caribaea plantations in Cuba: a modelling approach. The ecosystem model FORECAST was used to evaluate the sustainability of current management practices in Pinus caribaea plantations in Pinar del Rio (western Cuba). Model predictions were within the range of observed field measurements of height, diameter, stem density and volume. The model performed reasonably well in capturing general growth trends (r values for dominant height, diameter and merchantable volume were 0.91, 0.77 and 0.81 respectively). In the second part of our work, model output of merchantable volume, stem biomass, soil organic matter and available N in soil were analysed in 18 different combinations of rotation length (25 vs. 50 years), thinning intensity (0, 15 and 30% stems) and fertilisation (0, 50 and 100 kg ha1 N) in order to study the effects of different management regimes on site fertility. Our results indicated that some of the current prescriptions could produce a considerable loss of nitrogen, and in some cases, a decrease in productivity after the third 25-year rotation. However, other prescriptions can keep productivity and soil organic matter at acceptable levels. The results of our analysis illustrated the portability and utility of FORECAST as a scenario-analysis and decision-support tool in managing pine plantations in the Caribbean region and, potentially, elsewhere.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».