Ecosite-based predictive modeling of black spruce (<i>Picea mariana</i>) wood quality attributes in boreal Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced forest resources inventory systems delineate and define polygons based on fundamental ecological units such as ecosites, which are standard combinations of vegetation and substrate types. Our study objective was to model wood quality characteristics of individual black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) trees across a representative boreal forest landscape in northeastern Ontario, Canada, based on relationships to ecosite and other stand-level variables. A total of 127 large (12 mm) increment core samples were extracted at breast height from dominant or co-dominant black spruce trees in forest stands representing a gradient from dry sandy to wet mineral and organic ecosites. Sample cores were prepared, processed, and analyzed using standard SilviScan protocols. Hierarchical classification models were then fitted using Random Forests to predict density and latewood percentage for black spruce stems at a reference age of 50 years. These models each explained over 32% of variance, with estimated root mean squared errors of 40.4 kg·m−3 and 5.6% for density and latewood percentage, respectively. Among tree-, site-, and stand-level covariates, ecosite group was the most important predictive variable. Knowledge of ecosite – wood quality relationships could support efficient planning for black spruce management by including an indication of potential use as a modeled variable in a forest inventory system.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».