Effect of climate on lodgepole pine stem taper in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The taper equations used by the Ministry of Forests, Lands and Natural Resource Operations in British Columbia (BC), Canada, date back to the mid-1950s. Very little work has been done on examining the effect of climate on taper, particularly for BC but elsewhere as well. The objective of our research was to determine whether climate has an effect on tree taper for lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex Loud.) in BC. The data for this project consisted of multiple diameter inside bark measurements along the stems of 270 trees across eight biogeoclimatic zones. In addition, 20 climate variables for the sample sites were predicted from the ClimateWNA model. Kozak's variable-exponent taper model was refitted with the climate variables in the exponent of the model. The single temperature- and precipitation-related variables that provided the best fit were incorporated into the final taper model. The model was analysed as a mixed-effects model, with spatial correlation and heteroscedastic errors being explicitly modelled. Mean annual precipitation and the Julian date of the first frost after the summer growing period were the best predictors of taper. Further work is required to understand why these variables are important predictors of taper, but a possible linkage is through the tree's crown.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».