Integrating standing value estimations into tree marking guidelines to meet wood supply objectives
Notice bibliographique
Résumé
The identification of low-vigor trees with potential for sawlog production is a key objective of tree marking guidelines used for partial cuts in northern hardwoods. The aim of this study was to measure the impact of various vigor-related defects on the monetary value of hardwoods. To achieve this, we sampled 64 sugar maple (Acer saccharum Marshall) and 32 yellow birch (Betula alleghaniensis Britton) trees from two locations in southern Quebec, Canada. We identified over 420 defects, which were grouped into 8 categories. The trees were then harvested and processed into lumber, and the value per unit volume of each stem was calculated from the value of the product assortment (lumber, chips, and sawdust). We found that visible evidence of fungal infections (sporocarps and (or) stroma) and cracks had the largest negative influence on value in both species. A model that included these defects was almost as good at predicting value as one that included a specifically designed quality classification. A more accurate assessment of value could be achieved using wood decay assessment tools and (or) by considering site-specific variables. Results from this study showed that visual identification of fungal infections and cracks could be used to enhance tree marking guidelines for hardwoods. This would meet both the silvicultural objective of selection cuts, by removing low-vigor trees, and the wood supply objective, by improving stem quality assessment prior to harvest.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».