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Enregistrement W2097404930 · doi:10.22230/jem.2001v1n1a213

Using OAF1 estimates to rank areas for supplemental planting

2001· article· en· W2097404930 sur OpenAlexaff
Patrick Martin

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensKamloops Art Gallery
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSowingStockingMathematicsPruningYield (engineering)SilvicultureRanking (information retrieval)StatisticsAgricultural engineeringAgroforestryAgronomyForestryGeographyComputer scienceEnvironmental scienceBiologyEngineeringMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supplemental planting (planting trees into areas of low stocking within young stands)—also known as fill-planting, blanking, or beeting—is a common silviculture practice. This extension note describes a method to rank areas for supplemental planting based on the yield gain expected from the treatment. The method uses a modified Type 1 Operational Adjustment Factor (OAF1) survey and yield estimates from the stand growth model called TIPSY (Table Interpolation Program for Stand Yields). OAF1 is a TIPSY input parameter that reduces predicted yield to account for small stocking gaps in the stand and other yield-reducing factors. The procedures for the survey method and subsequent runs of the TIPSY computer model are briefly described. The method is evaluated by comparing it to a review of the supplemental planting literature and to results obtained from the stand growth model TASS (Tree and Stand Simulator), as well as by testing it in the field.The literature on supplemental planting indicates that the survival and growth of fill-planted trees increases as gap size increases, the size of pre-existing trees decreases, and the height growth rate of fill-planted trees increases. Limited comparisons to TASS suggest that when large differences in predicted gain separate the alternatives (e.g., differences = 10 m3/ha), both TASS and the new ranking method order the alternative fill-planting opportunities similarly. However, when the differences in predicted gain among alternatives are small (e.g., < 10 m3/ha), the rankings differ. In addition, when the predicted gain is less than or equal to 20 m3/ha, the new ranking method overestimates the yield gain from supplemental planting.The method was field tested in 1998 and 1999 when Lignum Ltd. implemented the procedure to help rank areas for supplemental planting on cutovers naturally regenerated to lodgepole pine near Williams Lake, B.C. A field review of the method�s performance concluded that it made a useful contribution to the problem of ranking areas for supplemental planting. However, this method does not provide all of the information required to make a good prescription for supplemental planting. To achieve success with supplemental planting, silviculture prescription writers must select optimal stands and sites for treatment and utilize appropriate species, stock types, and planting procedures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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