Evaluating Douglas-fir and western hemlock volume growth in response to thinning and fertilisation
Notice bibliographique
Résumé
Thinning and fertilisation are two silvicultural tools which can modify the growth of a stand. Thinning re-allocates the resources on a site to increase the growth of the trees remaining after the thinning but does not necessarily increase total stand volume as compared to an unthinned stand. Fertilisation is intended to increase the growth of all trees in a stand resulting in more volume. Understanding the response of fertilisation and thinning treatments is critical to making good silviculture prescriptions. To assist with making these prescriptions, yield models for Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii ) and western hemlock ( Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) on coastal sites of British Columbia, Canada were developed. Douglas-fir and western hemlock are the two most important species on these sites. The data for the modelling came from a large fertilisation and thinning trial (EP703). The model for total volume is based on the Chapman-Richards function. One parameter of the model was expressed as a function of a previous measurement and the other two parameters, which are in turn expressed as a linear function of site index and thinning and/or fertilisation intensity. Independent models were fitted for both species in the study using maximum likelihood estimation. The models were programmed into a spreadsheet to evaluate the behaviour of the models and examine selected responses. These growth and yield models for Douglas-fir and western hemlock allow forest practitioners to evaluate the outcomes of proposed silviculture prescriptions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».