Stand density index in uneven-aged ponderosa pine stands
Notice bibliographique
Résumé
Stand density index (SDI) was developed to quantify relative stand density in even-aged stands. Application of SDI in uneven-aged stands has been described mathematically but not justified biologically. Diameter-class trends in SDI and sapwood area across 14 uneven-aged ponderosa pine (Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws.) stands in eastern Montana were examined to elucidate the biological underpinnings of the SDI summation method. Results indicate that the SDI summation method is biased in its apportionment of relative stand density across diameter classes in uneven-aged ponderosa pine stands. SDI apportions greater relative density to small trees than to larger ones. Therefore, SDI may overpredict site occupancy for reverse J-shaped diameter distributions with more small trees than large ones, and it may underpredict occupancy with nonreverse J-shaped diameter distributions. Application of the SDI summation method in uneven-aged ponderosa pine stands may be biologically justified only if site occupancy diameter-class trends are taken into account when interpreting SDI values. Replacing the self-thinning scaling factor of the SDI summation method with more biologically relevant scaling relationships may create improved relative density measures for uneven-aged stands.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».