General response functions to silvicultural treatments in loblolly pine plantations
Notice bibliographique
Résumé
Forest growth and yield models that incorporate common silvicultural practices are essential for practicing intensive forest management. We present models for growth response to a wide range of silvicultural treatments in loblolly pine (Pinus taeda L.) plantations. Baseline models for basal area, dominant height, and survival were fitted using data from across the southeastern United States. Growth models for treated stands were developed by multiplying baseline models with modifier response functions accounting for effects of thinning, fertilization, and control of competing vegetation. Response to early control of competing vegetation was incorporated into baseline models through multiplier factors that were calculated from growth differences between treated and untreated stands. The thinning response function included duration and rate parameters and was sensitive to stand age at the time of thinning, time since thinning, and intensity of thinning. Fertilization response functions were based on the Weibull distribution; the magnitude of responses varies with time since application of fertilizers, type of fertilizer, and rate of application. A difference function, derived from a differential equation with age, initial stand density, and site index as predictors, served as the baseline survival model. The survival model was adjusted for thinning treatment by including an additional independent variable that represents thinning intensity. The resulting models were able to predict growth response when single, as well as multiple, treatments were applied.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».