Evaluating a single tree-based growth model for even-aged stands against the maximum size–density relationship: Some insights from balsam fir stands in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we addressed the issue of model evaluation when long-term monitoring data are unavailable or inappropriate. More specifically, we fitted a single tree-based growth model for pure even-aged balsam fir stands and we compared stochastic predictions with an existing maximum size–density relationship (MSDR). Growth trajectories for plots of different initial densities and diameter distributions were simulated over a 70-year period using 500 realizations for each combination of initial density-diameter distribution. Long-term predictions were consistent with the existing MSDR. The model properly reproduced the senescence phase in which the trajectories diverge from the MSDR. This phase was initiated when the average tree volume reached 0.2-0.3 m3 per tree, which roughly corresponded to a DBH (diameter at breast height, 1.3 m from the ground) between 19 and 23 cm. Although it cannot be generalized, our case study shows that a simple single tree-based growth model with a distance-independent competition index and no stand density index can reproduce an existing MSDR. The match between long-term predictions and an existing MSDR strengthens the confidence in the biological behaviour of the model.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».