Height Growth Models for High-Elevation Subalpine Fir, Engelmann Spruce, and Lodgepole Pine in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To estimate potential productivity of the high-elevation Engelmann Spruce and Subalpine Fir (ESSF) zone of British Columbia forests, the height growth models developed from low-elevation forests are currently used to estimate site indices of subalpine fir (Abies lasiocarpa), Engelmann spruce (Picea engelmannii), and lodgepole pine (Pinus contorta). Whether these models are adequate to describe height growth of high-elevation forests is of concern. We sampled a total of 319 naturally established, even-aged, and undamaged stands with breast height age ≥50 yr (165 for subalpine fir, 87 for Engelmann spruce, and 67 for lodgepole pine) ranging widely in climate and available soil moisture and nutrients. In each sampled stand, three dominant trees were destructively sampled for stem analysis. Height growth models developed from fitting data to a conditioned logistic function explained > 97% variation in height for all three study species. Examined by residual analysis, no models showed lack of fit. These models provided more accurate estimates of site index than the currently used models developed from low-elevation stands or different species. It is recommended that the models developed in this study be applied to estimate site index of the three species in the ESSF zone in British Columbia. West. J. Appl. For. 15(2):62-69.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».