Early-age and later-age thinning affects growth, dominance, and intraspecific competition in <i>Eucalyptus nitens</i> plantations
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity thinning treatments were applied to young Eucalyptus nitens (Deane and Maiden) Maiden plantations aged 6 (early-age thinning), 8, and 9 years (later-age thinning). Thinning treatments were an unthinned control plus final density levels that ranged from 100 to 600 trees/ha, representing between 14 and 72% of pretreatment stand basal area. Initial planting densities were between 1143 and 1430 trees/ha. Cumulative basal area increment was significantly reduced after both early- and later-age thinning if more than 50% of the standing basal area was removed. When select groups of trees in the thinning treatments were compared with the equivalent groups of trees in the unthinned control, there was a significant response to early-age thinning in the best 100-400 trees/ha and to later-age thinning for the best 100-600 trees/ha. Height increment was not affected by thinning. However, mean live crown ratio increased with time in thinned treatments. Dominant and codominant trees showed the greatest growth response to thinning. From the data presented in this study, a final density in the range of 200-300 trees/ha is recommended. This density would improve the growth of individual trees during a rotation length of 20 to 25 years without seriously under utilizing site resources.
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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 | 0,001 |
| 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 ».