Soil-site relations for jack pine (Pinus banksiana Lamb.) in Northeastern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Site index of jack pine {Pinus banksiana Lamb) measured on 76 plots in \nnortheastern Ontario was related to features of soil and topography using \nmultiple regression. Site index at breast height age 50 years (SIBHSO) was used \nas the dependent variable, and 119 soil and topographic values were used as \nindependent variables. Regression equations were imprecise using all 76 plots. \nWhen separate equations were computed for bedrock-moraine, glaciofluvial, and \nmoraine landforms, precision was much greater with R2 values of 0.78, 0.51 and \n0.60, respectively. \nThe final bedrock-moraine equation consisted of slope percent, thickness \nof the B horizon, and percent stones in the top 25 cm of the soil profile. The \nglaciofluvial equation consisted of depth to average rooting, depth to moisture \nrestricting layer, and percent silt in the B horizon. The moraine equation \nconsisted of depth to maximum rooting, pore pattern, percent sand and percent \nsilt In the BC horizon. \nThe northeastern Ontario plots were combined with Schmidt and \nCarmean's (1988) 131 plots. New regressions based on the pooled data had R2 \nvalues of 0.84, 0.55, 0.37, 0.57, and 0.24 for bedrock-glaciofluvial, bedrock-moraine, \nglaciofluvial, lacustrine, and moraine landforms, respectively. These \nanalyses produced valid jack pine soil-site equations for the combined bedrock \nand lacustrine landforms in northeastern and north central Ontario; but \nequations combining data for glaciofluvial and moraine landforms were \nimprecise. \nThe northeastern and north central Ontario plots were pooled with 16 \nplots from northwestern Ontario. New regressions based on the pooled data \nhad R2 values of 0.22, 0.47, and 0.17 for glaciofluvial, lacustrine, and moraine \nlandforms, respectively. These analyses resulted in equations that had \nunacceptably low precision. The failure to compute acceptable soil-site \nequations was attributed to different soil and topographic variables influencing \nthe height growth of jack pine in northwestern Ontario.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».