Soil-site relationships for young white spruce plantations in north central Ontario / Richard R. LaValley
Notice bibliographique
Résumé
Site index of white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) in North \nCentral Ontario was related to features of soil and topography using both \nmultiple regression techniques and principal component analysis. Two \ndifferent measures of site index, TOTSI25 (site index is total height at \ntotal age of 25 years) , and BHSI15 (breast height site index is total \nheight at 15 years breast-height age) were used as dependent variables; 81 \nsoil and topographic values were independent variables considered for \nanalysis. Preliminary regressions computed from 54 plots indicated poor \nrelationships between TOTSI25 and soil and topographic variables. \nPreliminary regressions also indicated that the correlations were much \nstronger using BHSI15. Correlations also were much stronger when the plots \nwere stratified into three landform types as opposed to unstratified \nregressions. Three final regression equations were based on the \nrelationship between BHSI15 and lacustrine, morainal, and glaciofluvial \nlandform groups, and explained 77, 73, and 65 percent of the variation in \nBHSI15, respectively. The final regression equation for the lacustrine \nlandform included the type of clay deposit (CLAY) , the depth to a root \nrestricting layer (DRRL), and the hue of the C horizon (HUEC). The final \nregression equation for the morainal landform included the natural \nlogarithm of the depth to a root restricting layer (LNDRRL), and the pH of \nthe C horizon (PHC). The final regression equation for the glaciofluvial \nlandform included the drainage class of the soil (DRAIN). The ability of \nthe final regression equations to predict BHSI15 was tested on 14 \nindependent test plots; these tests showed close agreement between actual \nsite index based on stem analysis and site index predicted from the \nregression equations.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».