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Enregistrement W2106422345 · doi:10.5558/tfc83187-2

A stand density management diagram for spruce–balsam fir mixtures in New Brunswick

2007· article· en· W2106422345 sur OpenAlexafffundvenueabout
D. Edwin Swift, Margaret Penner, Rolland Gagnon, Jason Knox

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest ServiceNatural Resources CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBalsamAbies balsameaBlack spruceForestryThinningNatural regenerationSilvicultureGeographyEnvironmental scienceBotanyHorticultureBiologyTaiga

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.), red spruce (Picea rubens Sarg.), black spruce (P. mariana (Mill.) BSP), and white spruce (P. glauca (Moench) Voss) often form mixed stands throughout northeastern North America. After harvesting operations or natural disturbances, the resulting natural regeneration may require thinning prescriptions to achieve the desired future stand structure and associated forest products. Stand density management diagrams (SDMDs) can assist the forest manager in examining potential yield implications of stand density management decisions. Data from New Brunswick, Nova Scotia, and Quebec indicate a single SDMD is not appropriate for mixtures of balsam fir and spruce (red and black). The maximum size density line is flatter for mixtures than for pure species stands and the quadratic mean diameter isolines are affected by the species composition. The top height isolines are independent of species composition. The results indicate the SDMD for spruce–balsam fir mixtures needs to be dynamic, incorporating the species proportions. The SDMD has been incorporated into software that prompts the user for the balsam fir fraction and generates the appropriate SDMD. Key words: Acadian Forest Region, eastern species mixtures, thinning decisions

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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