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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».