Developing a general method for the estimation of the fertility rating parameter of the 3-PG model: application in <i>Eucalyptus globulus</i> plantations in northwestern Spain
Notice bibliographique
Résumé
Simple, operational tools are required for forest managers to quantify the effects of soil fertility on tree growth and ecosystem sustainability leading to precise, sustainable forest management. The simplified process-based 3-PG model (Landsberg, J.J., and Waring, R.H., For. Ecol. Manage. 95: 209–228, 1997) provides a useful framework for operational prediction of forest growth. However, no simple objective method for relating the effects of available soil nutrients to the model fertility parameter fertility rating (FR) is yet available. The present study aimed to compare several general modeling approaches for the estimation of FR values from soil relative nutrient contents (RNCs) to maximum nonlimiting values, measured in the whole soil profile, at continuous inventory plots of Eucalyptus globulus Labill. in several locations under different parent materials in northwestern Spain. The modeling approaches tested provided good predictions of FR values from RNCs. In particular, using the minimum value of the most significant RNCs showed considerable potential for modeling FR values and plantation growth responses to them. This modeling approach showed promise to be further tested as a generally applicable strategy for estimating the effect of soil nutrients on forest plantations growth.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».