Evaluation of a mechanistic approach to mixedwood modelling
Notice bibliographique
Résumé
Mixed conifer–broadleaf forests (mixedwoods), covering more than a third of the productive forest landbase in BC, are highly valuable both as sources of fibre and as areas rich in biodiversity. In recognition of the multiple benefits of this forest type, management paradigms have transitioned from a focus on promoting conifer plantations in mixedwood areas to the management of intimate mixtures. The exceptionally dynamic growth properties and species interactions in mixedwood forests present a challenge for projecting the growth and development of different types of mixedwoods and their response to different silviculture systems. Here we evaluate the ability of a mechanistic forest growth model (FORECAST) to project patterns of stand growth and dynamics in two mixedwood forest types subjected to different silvicultural treatments. Model output is compared against field measurements from long-term silviculture trials in the Sub Boreal Spruce (SBS)—18 years, and Interior Cedar Hemlock (ICH)—10 years, biogeoclimatic zones in British Columbia, Canada. FORECAST was able to reproduce patterns of growth response in both mixedwood forest types with reasonable accuracy. An analysis of the simulated relative impact of light and nutrient competition on growth dynamics and treatment response is provided. Results suggest that competition for both light and nutrients are important factors in the dynamics of these mixedwood forest types and that long-term response data and modelling are required to adequately assess the rotation-length effects of treatments on stand development. The analysis described herein provides a level of confidence for the use of the model as a decision-support tool in these ecosystem types, but more validation work should be conducted across a range of different mixedwood forest types and management interventions as long-term datasets become available. Key words: FORECAST, mixedwood management, model testing, process-based model, resource competition
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».