Height, growth and site index of jack pine (Pinus banksiana Lamb) in the Thunder Bay area : a system of site quality evaluation / Daniel J. Lenthall. --
Notice bibliographique
Résumé
Height growth patterns and site index were studied using stem analyses \ntaken from dominant and codominant trees growing on 109 plots located in \nmature, natural, fully stocked evenaged stands of jack pine {Pinus banksiana Lamb.) in the Thunder Bay area. The observed height/age data were modeled using several nonlinear biological growth models: Richards growth model (1959); a modified Weibull function; and an expansion of the Richards model proposed by Ek (1971). \nHeight growth patterns of jack pine varied with level of site index, being \nmore curvilinear as level of site index increased. Height growth patterns were similar for jack pine growing on glacialfluvial sands, on moraines, on lacustrine soils and shallow to bedrock soils. Analyses showed that site index curves were more precise when based on breast height age instead of total age of the trees. \nHeight growth curves, site index curves and a site index prediction equation \nwere calculated from the jack pine stem analyses data. A modification of the \nChi-squared distribution was used for testing the accuracy of the site index \ncurves and prediction equation. The accuracy of the computed curves was tested using independent stem analyses data from 32 additional confirmation plots. Comparisons with this independent data showed very close agreement; the 95% prediction intervals calculated for the site index curves and site index prediction equation using independent data are -0.17 ? 0.89 m and -0.20 ? 1.14 m respectively. \nComparison between Plonski?s (1974) formulated site index curves for jack \npine and the site index curves produced in this study indicate differences in \npredicted heights at ages greater than index age (50 years), but no differences younger than index age. Plonski?s site index curves showed lower predicted heights for each level of site index at ages greater than 60 years.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».