Exploring recruitment dynamics of sugar maple and yellow birch saplings into merchantable stems following harvesting in the Acadian Forest Region of New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The recruitment of saplings in forest stands into merchantable stems is a very complex process, thus making it challenging to understand and predict. The dynamics of recruitment in the Acadian Forest Region of New Brunswick are not well known or well documented. Our objective was to garner information from existing large-scale routine forest inventories regarding the different dynamics behind the recruitment from the sapling layer into the commercial tree size layer. We focused on the density and occurrence of sugar maple (Acer saccharum Marsh.) and yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.) following harvesting, by looking at many factors on a wide range of spatial and temporal scales using models. The results suggest that the variation in density and probability of occurrence is best explained by the intensity of silvicultural treatment, by the merchantable stem density in each plot, and by the proportion of merchantable basal area of each group of species. The number of recruits of sugar maple and yellow birch stems tend be higher when time since last treatment increases, when mid to low levels of silvicultural treatment intensity were implemented, and within plots having intermediate levels of merchantable stem density. Lastly, our modeling efforts suggest that the probability of occurrence and density of recruitment of both species tend to increase while its share of merchantable basal area increases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».