Relevance of stem and crown defects to estimate tree vigour in northern hardwood forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The visual assessment of tree vigour before partial cutting is a key element of the long-term sustainability of managed hardwood forests. Several classification systems have been developed and applied to perform this task during the tree marking process. They segregate trees in different vigour classes based on the presence and severity of stem and crown defects. Yet, the relevance of using these defects to assess tree vigour has rarely been empirically validated. In this study, we analysed the relationships between quantitative vigour indicators and a full range of individual defects using 336 sugar maple and 84 yellow birch trees. Among the tested defects, the tree crown density showed the best ability to identify slow growing, non-vigorous sugar maple trees, regardless of their size. However, none of the stem-related defects, such as bark aspect, the presence of cambial necrosis or conks and stromata were strongly related to our quantitative vigour indicators. For yellow birch, none of the stem defects and crown conditions were found to be related to our vigour indicators. We conclude that, pending longitudinal studies that will provide a full empirical validation of classification systems, crown density should be used to assess recent growth and vigour of sugar maple trees and guide tree marking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».