Tree crown ratio models for multi-species and multi-layered stands of southeastern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The ratio of live crown length to tree height (crown ratio; CR) is often used as an important predictor variable for tree level growth equations, particularly for multi-species and multi-layered stands. Also, CR indicates tree vigour and can be an important habitat variable. Measurement of CR for each tree can be time-consuming and difficult to obtain in very dense stands and for very tall trees where the base of live crown is obscured. Models to predict CR from size, competition and site variables were developed for several coniferous and one hardwood tree species growing in multispecies and multi-layered forest stands (complex stands) of southeastern British Columbia. Simple correlations indicated the expected relationships of CR decreasing with increasing height, and with increasing competition. A logistic model form was used to constrain predicted CR values to the interval [0,1]. Also, predictors were divided into tree size, stand competition, and site measures, and the contribution of each set of contributors was examined. For all models, height was an important predictor. The stand competition measure, basal area of larger trees, contributed significantly to predicting CR given that crown competition factor was also included as a measure of competition. Logical trends in CR versus size and competition variable groups were reflected by the models; site variable slightly improved predictions for some species. Much of the variability in CR was not accounted for, indicating that other variables are important for explaining CR changes in these complex stands. Key words: crown ratio, multi-species stands, multi-layered stands, basal area of larger trees
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».