Aspen and Spruce Densities Affect Tree Size, Future Stand Volume, and Aboveground Carbon Following Precommercial Thinning
Notice bibliographique
Résumé
Data collected over a 30-year period from an experiment replicated across 21 locations in western Canada are used to explore the effects of precommercial thinning of trembling aspen to a range of densities in combination with three initial white spruce densities on tree growth and stand dynamics. Increasing differentiation amongst the 15 treatments was observed with age after thinning for both spruce and aspen responses. Spruce height and diameter declined with increasing aspen density. At age 10 spruce diameter with no aspen was 1.5× that of spruce in unthinned while it was 2.6× that of spruce in unthinned at age 28. Following thinning aspen DBH and crown width declined with increasing density of retained aspen while slenderness and height to crown base of aspen increased. Thinning to 1500 aspen·ha−1 resulted in aspen DBH that was 22% larger relative to the unthinned at age 28. Spruce volume and stemwood biomass at age 90, estimated using the Mixedwood Growth Model (MGM21), declined with increasing initial aspen density, with the complete removal of aspen resulting in nearly double the spruce volume of unthinned plots. However, total stand volume, total stand biomass, and stemwood carbon at age 90 are predicted to be largest in mixed stands with aspen densities of 1500 stems·ha−1 or higher.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».