Percent stocking models for four major Alberta tree species
Notice bibliographique
Résumé
Based on stem-mapped permanent sample plot data, percent stocking dynamics were modelled for four major tree species in the province of Alberta, Canada: trembling aspen (Populus tremuloides Michx.), white spruce (Picea glauca (Moench) Voss), lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. var. latifolia Engelm.) and black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.). Percent stocking was defined as the percentage of 10-m2 plots occupied by at least one tree with a minimum height of 1.3 m. The difference equation technique was applied for model fitting. Site index was a significant predictor in all models. Heterogeneous residual variances present in the aspen, white spruce and lodgepole pine models were corrected by applying a power-of-the-mean variance function. Serial correlation due to repeated measurements was considered through a linear log covariance structure. A percent stocking index, defined as the percent stocking at 50 years total age, was derived from the fitted percent stocking models and used for assessing species interactions in mixed-species stands. The presence of other species did not appear to affect percent stocking changes over time for aspen and black spruce. However, white spruce percent stocking was reduced when growing together with aspen, and lodgepole pine percent stocking was negatively affected by the presence of aspen, white spruce and black spruce.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».