EsPaCe: a growth model for balsam fir stands following precommercial thinning in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Precommercial thinning reduces the density of young, high-density stands, promoting the growth of selected trees. However, existing growth models are calibrated for merchantable-sized trees and do not account for saplings, which limits their ability to simulate the changes induced by precommercial thinning. To address this gap, we developed EsPaCe, a growth simulator tailored to balsam fir stands treated with precommercial thinning. Using data from 329 plots monitored over 20 years post-treatment, we calibrated six interconnected models to predict stem density, species composition, and diameter distribution at 5-year intervals. Simulation results in the balsam fir–paper birch domain show that balsam fir ( Abies balsamea (L.) Mill.) remains largely dominant after treatment. Initial stand conditions (density, composition, and quadratic mean diameter) had little effect on the final stand composition. However, later interventions in stands with higher initial quadratic mean diameters appeared to promote tree diameter growth and provide slight control over species composition. Model predictions remained unbiased over 20 years, and simulations extended to 35 years produced plausible outcomes. EsPaCe provides forest managers with a valuable tool for planning silvicultural treatments and integrates seamlessly with long-term growth models for merchantable stands.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».