Nonlinear height–diameter models for three woody, understory species in a temperate oak forest in Hungary
Notice bibliographique
Résumé
Information about the diameter and the height of woody species is fundamental to developing growth and yield models in forest stands. Ten nonlinear height–diameter functions were fitted and evaluated for the site. The dataset consisted of 957 selected individuals of three dominant woody species (Acer campestre L., Acer tataricum L., and Cornus mas L.) and represented a wide range of woody species sizes. Changes in these equations following dieback of oak canopies were analysed. Residual standard error (RSE) results of the two-parameter functions showed that the “Wykoff et al. 1982” and “Bates and Watts 1980 – Ratkowsky 1990” functions had lower RSE values in 1972. After oak decline the “Larson 1986” and “Bates and Watts 1980–Ratkowsky 1990” functions had lower values. The RSE data for the three-parameter functions showed that the “Pearl and Reed 1920” function had fitted RSE values at the start of the long-term study. After the canopy decline function, the “Ratkowsky 1990” function RSE value was lowest for A. campestre and C. mas. “Pearl and Reed 1920” was the best-fitted function for A. tataricum. Height–diameter equations increase our knowledge about the growth of these species, which will enable us to improve management planning in oak forests.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».