Predicting natural regeneration of white spruce in boreal mixedwood understories
Notice bibliographique
Résumé
Successful mixedwood management in the boreal forest of Alberta requires better knowledge of the occurrence and success of natural white spruce regeneration. In this study we developed statistical models to predict the natural establishment and height growth of understory white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) in the boreal mixedwood forest in Alberta using data from 148 provincial permanent sample plots, supplemented by measurements of the amount and height growth of regenerating white spruce, and the amount and type of available substrate. A discriminant model correctly classified 73% of the sites as to presence or absence of a white spruce understory based on the amount of spruce basal area, rotten wood, ecological nutrient regime, soil clay fraction and elevation, although it explained only 30% of the variation in the data. On sites with a white spruce understory, a regression model related the abundance of regeneration to rotten wood cover, spruce basal area, pine basal area, soil clay fraction, and grass cover (R 2 = 0.36). About half of the seedlings surveyed grew on rotten wood, and only 3% on mineral soil, and seedlings were 10 times more likely to have established on these substrates than on litter. Exposed mineral soil was rare, covering only 0.3% of the observed transect area, rotten wood covered 4.5%, and litter/undisturbed forest floor covered the remainder. The regression models developed for average relative height growth rate included feather moss cover, stand age and birch basal area for seedlings ≤ 1 m (R 2 = 0.23), and feather moss cover, elevation, other moss cover and soil clay fraction for seedlings between 1 m and 3 m (R 2 = 0.27). Key words: Picea glauca, seedling establishment, seedbeds, site factors, coarse woody debris, predictive models, mixedwood management
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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 | 0,000 | 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 ».