Improving tree selection for partial cutting through joint probability modelling of tree vigor and quality
Notice bibliographique
Résumé
Tree classification systems are generally designed to predict the supply of high-quality logs for the wood processing industries and to mark defective trees for removal with the aim of improving both the vigor and quality of future stands. Although these two objectives are generally inversely related, their joint consideration could enable the development of robust criteria for improved tree selection in partial cuttings of northern hardwood stands by targeting low-vigor (LV) trees of high quality (HQ). In this study, we used a copula approach to model the joint probability distribution of trees characterized by both vigor and quality, which accounts for the statistical dependence between the different classes of both classification systems. The relationships between the probability of occurrence of a tree in each joint category and tree diameter at breast height (DBH) were quite similar among the three studied species: yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.), sugar maple (Acer saccharum Marsh.), and American beech (Fagus grandifolia Ehrh.). In particular, the probability of occurrence of LV–HQ trees was characterized by a parabolic curve with a maximum value attained at the mid-DBH range, whereas that of LV and low-quality (LQ) trees increased with increasing DBH. This suggests that instead of harvesting large and mostly LV–LQ trees, partial cutting should target smaller LV–HQ trees, so that the volume of harvested HQ trees would increase without compromising the silvicultural objective of improving the vigor of future stands.
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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 | 0,000 |
| 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 ».