Does formative pruning improve the form of broadleaved trees?
Notice bibliographique
Résumé
Formative pruning is the pruning of young trees before canopy closure to encourage the development of a single straight stem at least 6 m in height. The use of formative pruning has been widely recommended; however, this guidance lacks a scientific basis. The experiments described here examined the effects of four levels of formative pruning on precanopy closure stands of European ash (Fraxinus excelsior L.), cherry (Prunus avium L.), European beech (Fagus sylvatica L.), and English oak (Quercus robur L.). For the faster growing ash and cherry, two prunings were applied over a 3-year period; for the slower growing oak and beech, there were four prunings over 4–6 years. Form and growth were assessed for up to 9 years after the last pruning treatment. A moderate intensity of formative pruning that removed forks and large branches showed some potential to improve the form of oak and beech. However, there were no form improvements for any level of formative pruning applied to ash or cherry. Attempting to produce the quality of timber required by management objectives by minimizing the number of trees planted and applying formative pruning is risky and likely to fail. A more secure way of obtaining quality improvement is to use traditional pruning after a period of canopy closure.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».