Tree adaptive growth (TAG) model: a life-history theory-based analytical model for post-thinning forest stand dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding stand dynamics is essential for predicting future wood supply and associated ecosystem services for sustainable forest management. The dynamics of natural stands can be characterized by age-dependent growth and yield models. However, dynamics in managed stands appear somewhat different from that of natural stands, especially with difficulties in explaining the phenomenon of post-thinning overcompensation, based upon some long-term observations. Though overcompensation is an ideal outcome for the forest sector, it had been largely treated as an outlier and thus ignored or dismissed as "out-of-the-ordinary". Methodology: We developed a life history theory-based, state-dependent model of Tree Adaptive Growth (TAG) to investigate this phenomenon and verified that overcompensation should be a common outcome in post-thinning forest stands when the stand growth over time is sigmoid shaped. TAG posits that individual trees will invest proportionately more into growth following thinning because it is evolutionarily adaptive to do so. Results: Our investigation of the model's behavior unearthed diverse stand growth patterns similar to that which is observed in the empirical datasets and predicted by a statistics-based Tree's Compensatory Growth (TreeCG) model. Conclusion: A simple, theory-driven, analytical model, TAG, can reproduce the diverse growth patterns in post-thinning stands and thus assist addressing silviculture-related issues. The model can be applied to various jurisdictions even without detailed regional growth and yield relationships and is capable of incorporating the effects of other time sensitive factors like fertilization, pruning, and climate change.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».