Variation in stem form and risk of four commercially important hardwood species in the Acadian Forest: implications for potential sawlog volume and tree classification systems
Notice bibliographique
Résumé
Northern hardwood trees display a wide variety of stem forms and defects, which can substantially reduce their financial value and also complicate their silviculture. While attributes of stem form and defect have been incorporated into tree classification systems, their ability to assess product value and recovery in standing trees has not been adequately tested. To address this issue, we classified stem form and risk using a system developed by the Northern Hardwoods Research Institute (NHRI) for four species across several locations in Maine, New Hampshire, and New Brunswick: sugar maple (Acer saccharum Marsh.), red maple (Acer rubrum L.), yellow birch (Betula alleghaniensis Britton), and northern red oak (Quercus rubra L.). Using these data, we (i) quantified interspecific and regional variation in stem form and damage, (ii) related potential sawlog recovery to tree size, form, and risk, and (iii) compared the efficacy of the NHRI system with a commonly used classification system and a continuous measure of stem quality. High variation in both stem form and damage among the species was found, with red maple showing the largest range. A simplified NHRI system including three form classes proved to be sufficient in differentiating sawlog potential in individual trees, while a model using a continuous measure of stem quality (estimated merchantable sawlog height) performed best.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».