Predicting survival and growth rates for individual loblolly pine trees from light capture estimates
Notice bibliographique
Résumé
Light capture estimates from models can be related to survival and growth rates and may provide new ways to model forest dynamics. However, relationships between light capture, growth, and survival should vary widely with tree age, site conditions, and stand density, so predictions from light capture models need to be tested over a range of stand conditions. We used the tRAYci stand light model (A. Brunner. 1998. For. Ecol. Manage. 107: 1946) to estimate weighted leaf area (WLA), an estimate of annual light capture, for every tree, in 36 even-aged loblolly pine (Pinus taeda L.) stands, representing different combinations of site index and planting density, over an 8-year period. We also developed regression equations relating light capture estimates to height growth, basal area growth, stem volume growth, and survival probability for individual trees at different ages, sites, and planting densities. Our results suggest a significant correlation between estimates of WLA and tree growth and survival rates, and that the tRAYci model is robust across a range of stand conditions. An important finding was that WLA was a better predictor of survival probability than measured basal area increment. Effects of site index, age, and planting density on light capture growth relationships are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».