Testing a juvenile tree growth model sensitive to competition from weeds, using <i>Pinus radiata</i> at two contrasting sites in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
A juvenile tree growth model sensitive to competition from weeds was developed and tested. Tree growth is predicted by reducing potential growth from an empirically determined optimum rate for the site (weed-free) using a seasonally estimated competition modifier, which accounts for the degree of weed competition for both water and light availability. The model was tested against data from a field trial at a dryland site, where juvenile Pinus radiata D. Don trees were grown with and without competition from the woody weed broom (Cytisus scoparius (L.) Link). For trees in plots without broom, seasonal fluctuations in growth were adequately modelled by a single-term Fourier series, which showed that maximum rates of diameter growth occurred during early summer. Diameter growth of trees in plots with broom was initially predicted by including a light-competition modifier into the model developed for weed-free plots on sites not subject to growth-limiting seasonal water deficit. Although the light modifier reduced growth from the weed-free state by 12% over the first year and 25% over the second year, modelled values still significantly exceeded measured diameter growth. To account for this overprediction a competition modifier based on modelled root-zone water storage was added into the model. Predictions of diameter growth using this modified model corresponded closely to measured diameter growth in both treatments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».