Height growth and site index of trembling aspen in north central Ontario / by Kerry C. Deschamps
Notice bibliographique
Résumé
Height-growth and site-index curves were developed for estimating site \nquality of trembling aspen {Populus tremuloides Michx.) in north central Ontario. \nThese curves were developed from stem analysis data of dominant and \ncodominant, uninjured aspen trees obtained from 89 plots covering a wide range \nof site quality in north central Ontario. The actual height-growth patterns were \nmodelled using several non-linear biological growth models: Chapman - \nRichards function, modified Weibull function, Monserud logistic function and an \nexpansion of the Chapman - Richard function. In addition, a new height-growth \nmodel was developed using a similar approach to that of Cieszewski and Bella. \nHeight-growth patterns of aspen varied with level of site-index. Height \ngrowth curves show an almost linear growth pattern for poor sites (SI < 16 m) \nto a highly curvilinear pattern on good sites (SI > 24 m). Medium sites (S116-24 \nm) show a rapid linear surge of height growth before 40 years followed by a \nslowing curvilinear pattern. \nHeight-growth curves, site-index curves and a site-index prediction \nequation were constructed from trembling aspen stem analysis data. Goodness \nof fit tests were computed using a modified Chi-square test. In addition, the \naccuracy of the height-growth curves, site-index curves and site-index prediction \nequation were tested using independent stem analysis data from 19 plots \nsupplied by the Ontario Ministry of Natural Resources. Comparisons with the \nindependent data source shows close agreement; the 95% site index error \nprediction interval for the site-index curves and the site-index prediction equation \nare 0.19 ? 1.37 and 0.21 ? 1.35 respectively.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».