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Enregistrement W2125833538 · doi:10.5558/tfc2014-099

The relationship of stand structure with canopy transmittance: Simple models and practical methods for managing understory light conditions in eastern white pine (<i>Pinus strobus</i> L.)-dominated forests

2014· article· en· W2125833538 sur OpenAlexaffvenueabout
William C. Parker

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesUniversity of Pittsburgh
Mots-clésUnderstoryCanopyBasal areaForestryEnvironmental scienceLeaf area indexBiomass (ecology)SilvicultureEcologyGeographyAtmospheric sciencesBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship of stand structural features with understory light levels, estimated by gap light index (GLI), was investigated in 22 second-growth eastern white (Pinus strobus L.) and red pine (Pinus resinosa Ait.)-dominated stands in central Ontario that encompassed a broad range in density and basal area. Simple, empirical light models were developed to quantify the influence of several stand structural variables on canopy transmittance as estimated by GLI. Models were also derived to facilitate the operational identification of residual basal area, density, and percent canopy closure associated with target understory light levels that optimize the growth of white pine regeneration and its protection from weevil and blister rust when using the uniform shelterwood silvicultural system. Regression models indicated significant negative, nonlinear relationships of GLI with density, basal area, a stand density index, total crown area, and foliar biomass, while GLI was linearly related to percent canopy closure. Application of these models to identify density, basal area, and canopy closure values associated with target light levels for the regeneration and removal cuts of uniform shelterwoods demonstrates the use of this information to help guide management of white pine–red pine forests.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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