A Height Growth Model and Associated Growth Intercept Models for Estimating Site Index in Black Spruce (Picea mariana Mill. B.S.P.) Plantations in Northern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Site quality is a key component of growth and yield models because height growth rates are known to be influenced by available site resources. Accurate prediction of future growth and yield requires site quality information for both plantations and natural stands. The forest industry in northern Ontario relies on high-quality wood and fiber from black spruce (Picea mariana Mill. B.S.P.); therefore, these tools are essential to ensure sustainable forest management. Although there are site index (SI) models for natural-origin black spruce stands in northern Ontario, models for estimating site quality of young black spruce plantations have not been developed. We used stem analysis data collected from 62 plantations (>40 years of age) of pure black spruce across northern Ontario to develop height growth, SI, and variable growth intercept models. The distinct height growth patterns we observed may be attributed to early silvicultural treatments (site preparation and herbicide) in plantations allowing black spruce trees to attain breast height (1.3 m) faster than in fire-origin stands in northern Ontario. Our models can be used to estimate site quality of black spruce plantations, a key consideration for silviculture and forest management planning. We also compare our managed stand SI model to one we developed from a comparable subset of data from black spruce growing in unmanaged stands and propose a method to assign an SI with a common base age to pure upland black spruce stands regardless of origin.
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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 | 0,000 |
| 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 ».