Notice bibliographique
Résumé
The search for a stand density that maximizes total volume growth has continued since the beginning of forestry without producing a definite answer. One of the reasons is that the effect of density on growth is not always separated from those of tree size and age. Such a separation is not easy when the relationship between density and growth is expressed as a graph (Langsaeter's curve). This study develops a simple model that accounts for each main growth predictor individually. It allows one to calculate the density that maximizes volume growth at any given moment (current annual increment of volume). Just as the maximum Reineke's index, this density optimum does not change with age. Fitting the model to long-term data confirms the obvious: because a complete crown closure intercepts more light than a broken canopy, the densest stands produce maximum volume growth. Thus, the current optimal density is equal to maximum density. What is less obvious is that maximum current stand volume growth does not sum up to maximum stand volume. In addition to density, stand volume depends on average tree size, which is larger in less dense stands. The high current density that maximizes volume growth also minimizes diameter increment, which eventually reduces average diameter and stand volume. When density is kept at a stationary (over time) level by thinning, maximum volume is produced by stands with substantially lower density than the current optimum. even higher volume can probably be obtained when density changes with age. The challenge is to find this optimum path of density.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».