Effect of precommercial thinning followed by a fertilization regime on branch diameter in coastal United States Douglas-fir plantations
Notice bibliographique
Résumé
The effect of precommercial thinning in 6- to 13-year-old Douglas-fir ( Pseudostuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii ) plantations with and without fertilization with 224 kg·ha–1nitrogen (N) as urea on the mean diameter of the largest limb at breast height (DLLBH) was modeled. DLLBH is a simple, nondestructive field measurement related to log knot indices used to measure log quality in product recovery studies. Model [1] succeeded in predicting mean DLLBH (RMSE = 2.80 and radj2= 0.84) using only site, initial stocking, and treatment variables. Model [2], which used only mean tree variables, improved on model [1] and was simpler. However, model [3], which used a combination of both groups of variables, produced the best model. Model [4] successfully predicted mean DLLBH using variables that can be measured with light detection and ranging (LIDAR), a high-resolution remote sensing technology. Since the age when the live crown receded above breast height is an important variable in some of the models, model [5] was developed to predict when crown recession above breast height occurs. This study found that mean DLLBH of Douglas-fir plantations can be estimated using variables obtained from stand-level growth models or remote sensing, providing a quality indicator that can be easily measured and verified in the field.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».