Site index of Sitka spruce (<i>Picea sitchensis</i>) in relation to different measures of site quality in Ireland
Notice bibliographique
Résumé
To examine the relationships between Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carr.) site index and site quality variables, we sampled 201 Sitka spruce stands covering the entire range of sites supporting the growth of the species in Ireland. Site index varied significantly with climate and climate surrogate variables, some site quality variables, soil physical and chemical properties, edatopes (combinations of soil nutrient and moisture regimes), rotation types, provenance, and fertilizer regimes. We developed a series of models to predict site index using climate, site, soil physical and chemical properties, edaphic variables, and management factors as predictor variables. Soil nutrient regime (SNR) exhibited the strongest relationship of all variables examined in the study, explaining 51% of the variation in site index, with site index increasing with increasing SNR. We found that edaphic variables of soil moisture regime and SNR produced the best prediction of site index. The species showed the best development on fresh to very moist sites, with rich to very rich soil nutrient regimes. We also developed a composite model explaining 62% of the variation in site index and an elevation zone model (>300 m) explaining 74% of the variation in site index.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».