Site classification of afforested arable land based on soil properties for forest production
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Notice bibliographique
Résumé
We used discriminant analysis to identify the key soil properties that discriminate among 30 forest sites representing a floristic site-type fertility gradient. Thereafter we classified 24 sites on afforested arable land into forest site types using these discriminant functions. The most important soil properties of the E horizon separating different forest site types were pH and the densities of Ca, P, and silt. Using properties of soil from the 010 cm depth to represent the current level of site productivity, we classified all soils from afforested arable land into forest site types of high productivity. Among these soils, the most fertile were those with high clay and silt densities. Again, using properties of soil from the 3040 cm depth to emulate the site productivity that prevailed before soil-formation processes and agricultural land use altered the upper soil horizon, we classified most of the soils from afforested arable land into forest site types of medium productivity. This implies that agricultural land use had increased the densities of basic elements at the 010 cm soil depth and, consequently, site productivity. The high productivity of former arable lands was attributed to their previous agricultural use and to the inherent properties of fine-grained soils.
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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 | 0,001 |
| 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 découle