Modelling Jack Pine (Pinus banksiana Lamb) and Black Spruce [Picea mariana (Mill.) BSP] growth and yield in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
This study develops forestry growth and yield models for two economically important tree species in Manitoba, black spruce [Picea mariana (Mill.) BSP] and jack pine [Pinus banksiana Lamb]. The growth and yield models developed include regression-based individual tree height growth and site index, tree diameter (basal area) growth, tree bole taper, and individual tree mortality models. These regression-based models were developed empirically, using stem analysis, growth and mortality data from 80 permanent sample plots located within the commercially important boreal forests of Manitoba. Model development involved the exploration, comparison and testing of numerous potential regression models and predictor variables. Statistical issues commonly encountered in forest growth and yield modeling, particularly data autocorrelation and variable multicollinearity, were addressed using nonlinear least squares (NLS), generalized nonlinear least squares (GNLS), and nonlinear mixed-effects model regression (NLMM) approaches. Height growth and site index of black spruce and jack pine was modelled using a three-parameter generalized logistic function. NLMM regression was used since the data were spatially autocorrelated. The inclusion of prior measures from individual trees produced more accurate predictions. In the tree diameter (basal area) growth models, tree size variables were significant predictors for black spruce and managed jack pine stands. Site index (a measure of site productivity) was positively correlated, and basal area of trees larger than the target tree (a relative measure of competition) negatively correlated, with diameter increment. Thiessen polygon area, a spatial measure of competition, was a significant predictor for natural jack pine and upland black spruce stands. Tree bole taper was modeled by NLMM approach using a five-parameter equation based on dimensional analysis, with breast height diameter, total height and relative height as predictor variables. The inclusion of a single prior measure from each tree improved model prediction. Black spruce and jack pine mortality was modeled using logistic regression. The black spruce models predicted high survivorship for larger, fast-growing trees in less crowded stands. In the jack pine model, highest survivorship was predicted for larger, less locally crowded trees.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».