Effect of competition on individual white spruce production in young boreal mixedwood forests
Notice bibliographique
Résumé
Increasing the production of wood fibre from conifer species such as white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) is one of many challenges in the management of boreal mixedwood forests. The effects of various competition measures on relative growth and relative growth rate variables were calculated for individual white spruce subject trees. Correlation analysis was used to explore relationships with competitor structural features, including the ratio of competitor basal area to subject tree basal area (CBAS), the ratio of competitor height to subject tree height (AHCS), and the proportion of softwood (FSW). Regression analysis was used to explore relationships with three distance-dependent competition indices. The ratio of subject tree height to diameter at breast height (DBH) (HDR), crown ratio (CR), and crown relative increment rate (CRIR) were significantly correlated with CBAS and AHCS. HDR, CR, CRIR, and DBH relative growth rate were all statistically significantly related to the competition indices. Results indicated that (i) relative growth and relative growth rate measures successfully captured a range of competition, (ii) crowns of trees with larger diameters used their horizontal growing space more efficiently to produce stemwood, and (iii) the proportion of softwood contributing to competition did not appear to influence subject tree production efficiency. Growth efficiency variables have the potential to improve our understanding of boreal mixedwood dynamics.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».