Predicting the effect of thinning on growth of dense balsam fir stands using a process-based tree growth model
Notice bibliographique
Résumé
A tree-level process-based model of forest growth is used to investigate the effects of thinning on the growth of balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) in stands that have almost reached commercial maturity but that have never been thinned. The model is applied to predict the 20-year growth of a stand following a recently established thinning experiment in which four thinning treatments were tested. The combination of stand properties and treatment type is quite particular and the resulting long-term effect on growth cannot be evaluated based on past experiments. The objectives of the study are to provide estimates of treatment outcome and of their errors over the appropriate time frame for decision making. This is achieved by representing growth processes through functions empirically adjusted to field observations while limiting the inputs of the model to what are usually available through regular forest inventory. Simulations suggest that 20-year growth of individual trees from the smaller diameter classes is improved by the treatments, but the growth of larger trees (>0.1 m3) is left unchanged. When the model error is not taken into account, the results after 20 years suggest, with a confidence level greater than 95%, that the merchantable volume of the treated plots does not recover to the level found in the untreated control plots, a result contrary to the initially expected effect of such thinning. By including modelling uncertainty, however, the confidence level associated with such a result is reduced to 70%. Such an inclusion prevents the misuse of the model predictions too far into the future.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».