Modeling sprout-origin oak regeneration in the central Appalachians
Notice bibliographique
Résumé
We describe the development of individual-tree models to estimate, before overstory removal, the contribution of common central Appalachian oak species (northern red oak (Quercus rubra L.), black oak (Quercus velutina Lam.), chestnut oak (Quercus montana Willd.), and white oak (Quercus alba L.)) to stand stocking in the third decade (20–30 years) after harvest. The models incorporate three aspects of sprout-group development: (1) the initial sprouting of overstory oaks (≥5 cm DBH) following cutting, (2) sprout-group survival, and (3) sprout-group size at the end of the regeneration period. Logistic regression was used to model initial sprouting as a function of parent tree species and diameter using measurements on 1173 stumps. Sprout-group survival was extrapolated from 4 year remeasurements on 321 stumps. Sprout-group size, expressed as a percentage of stocking, was estimated from measurements on 429 third-decade sprout groups. Predicted sprout-origin stocking values calculated for mature oak stands compared favorably with stocking values observed in third-decade stands. The models provide forest managers with essential information on stand development following planned regeneration treatments. A similar modeling approach may be useful in other plant communities where sprouting plays an important role in post-disturbance stand development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».