Evaluation of a tree classification system in relation to mortality risk in Québec northern hardwoods
Notice bibliographique
Résumé
A tree classification system was developed in the 1980s as part of a guide for tree-marking in the rehabilitation of unevenaged northern hardwood stands in Québec. It differentiates trees that are at high and low risk of mortality, trees with sawlog potential and cull trees. The risk class was assessed based on the presence of major crown and bole defects. The main objective of the present study was to evaluate this system with respect to its capacity to predict the probability of tree mortality. The variables used to classify the trees were observed in 88 experimental plots (0.5 ha) established between 1983 and 1999. Tree-level mortality probabilities were modelled for sugar maple (Acer saccharum Marsh.), American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) and yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.) to test the significance of the classification variables. The presence of decay, fungus or canker, wounds, uprooting, the death of at least 30% of the crown or of the roots, and the product class had significant (p < 0.05) effects on mortality probabilities for at least one of the 3 species studied. In the main, the results supported the tree classification system. However, this system could be modified to differentiate not only trees with a high or low mortality risk, but also to identify some very high-risk trees. Key words: northern hardwood, mortality, defect, quality, classification, selection cutting, partial cut, sugar maple, American beech, yellow birch, uneven-aged, tree-marking
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».