Estimating trembling aspen productivity in the boreal transition ecoregion of Saskatchewan using site and soil variables
Notice bibliographique
Résumé
Pinno, B. D. and Bélanger, N. 2011. Estimating trembling aspen productivity in the boreal transition ecoregion of Saskatchewan using site and soil variables. Can. J. Soil Sci. 91: 661–669. The productivity of trembling aspen, as expressed by site quality index (SQI), in natural stands growing on three different soil parent material types (fluvial, lacustrine and glacial till) in the boreal transition ecoregion of Saskatchewan was evaluated by using soil and site variables. The soil and site variables used were either general categorical variables, such as parent material and ecosite, or continuous variables, such as soil texture (percent sand or clay), pH, carbon, nitrogen, C:N ratios, and elemental composition. It was not possible to reliably estimate SQI using only categorical site variables or continuous soil variables when all plots were grouped together. However, when plots were grouped by parent material type, over 45% of the variability in trembling aspen productivity was explained using the common soil measurements of texture and pH. In estimating SQI, there was an interaction between both pH and soil texture with parent material. On fluvial and lacustrine parent materials, increased clay content was positively correlated with SQI, but was negatively correlated with SQI on till, while pH was positively correlated with SQI on fluvial parent material, but negatively on lacustrine. Including more sophisticated measures of soil nutrient availability in the forest floor and BC horizons did not improve the SQI prediction. This study indicates that it is possible to estimate trembling aspen productivity using simple site and soil variables, provided that differences in soil properties within parent material groupings are considered in the analysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».