Svartgran – ett alternativ när allt ser mörkt ut? : en kartmodell för att visa lämpliga ståndorter för odling av svartgran
Notice bibliographique
Résumé
A common problem in forestry is plant death caused by frost. The risk of frost is highest on wind protected, flat or low-lying areas in the terrain. Here you often have regeneration problems with Norwegian spruce which is especially sensitive to spring frost. Swedish tree experiments have shown that the black spruce can be a suitable alternative on these areas, for example on moisture frost prone areas. The species originates from North America and its pioneer tree characteristics make it more frost hardy than Norwegian spruce. It is also relatively free from damages and in Canada the light wood makes it sought after as pulpwood. \nIn this study areas suitable for culturing black spruce in northern Sweden were identified, where it can compete with Norwegian spruce. \nBy the creation of a map model based on different map material, the suitable areas could be selected. First, a slope model including low-lying and flat areas of a certain size was created. Thereafter a selection of the different land covers was made in a map layer. The land covers that were selected were forested mires, peatery and swamp forests. When the slope model and the selected land covers were run together it resulted in a polygon map with areas that met the requirements of land cover as well as slope and surface area. To be able to present the result in a suitable way, the area within Åsele municipality was chosen as delimitation. The total area of suitable black spruce areas within Åsele municipality was calculated to 7118 ha. That corresponded to about 1,6 % of the total land area, when water surfaces was excluded. \n
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,018 |
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 ».