Upland boreal forest northwest of Thunder Bay, Ontario : ecology and applications to silviculture / by Jeffery C. G. Goelz. --
Notice bibliographique
Résumé
Multivariate phytosociological methods were used \nto investigate the ecology of upland boreal forest \nstands. The ecological information was used to derive \nsilvicultural recommendations. The boreal forest stands \ndid not form tight associations. Species were distributed \nindividualistically; most species have broad, overlapping, \nenvironmental tolerances. Most of the variability among \nstands was attributed to the environment and to species \nprecedence on a site. Geomorphology and moisture regime \nwere related to community composition. Pinus banksiana \ndominates sandy glaciofluvial deposits. Picea mariana \nachieves moderate abundance on glaciofluvial deposits \nwhich are moister due to finer soils or to topographic \nposition. picea mariana may also dominate shallow \nmoraines. Deeper moraines were dominated by mixedwoods \ncomposed of all species common to uplands in the study \narea. Succession is of minimal importance; other factors \noverride successional trends. \nWhile plant communities were related to \nthe landforms are much more discrete than \ncommunities. Therefore, landforms were used \nsilvicultural recommendations. Land types were \nby combining or dividing simple features. The seven land types were \nassociated with trends of community composition and of productivity. \nSilvicultural recommendations were derived for each of \nthese land types. These recommendations were primarily \ndetermined by potential hardwood competition and \nproductivity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,005 |
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 ».