Site quality evaluation of jack pine in Northern Ontario using site-index curves
Notice bibliographique
Résumé
Jack pine stem analysis data from 383 fully stocked, mature, undisturbed \nplots were collected from studies located in four Ontario Ministry of Natural \nResources regions (Northeast, Northern, North Central, Northwestern) and four \nbroad landforms (lacustrine, glaciofluvial, morainal, shallow depth to bedrock). \nComparisons of height-growth patterns in the regions and in the landforms were \nmade using covariate analysis for nonlinear equations. \nSeveral different height-growth models and site-index prediction models \nwere fitted to stem analysis data from 323 plots; the remaining 60 plots were \nused as verification plots. Results show that height growth was best described by \na model developed by Ek (1971) and later modified by Newnham (1988). The \n95% prediction interval for differences (observed - predicted) were within +/- \n1.39 m and -i-/- 1.59 m for the computation and verification data sets \nrespectively. A linear model developed by Monserud predicted site index \nbetter than an exponential or difference equation. But site-index predictions \nmade indirectly from Newnham's height dependent model were as accurate as \nusing the linear Monserud model. Early growth before 20 years breast-height X \nage (BHA) was highly variable and resulted in poor prediction of site index at 50 \nyears. Site index prediction intervals for data older than 20 years BHA were \nwithin +/- 1.69 m. \nJack pine height-growth patterns were similar among regions, but some \nsignificant differences were found among landforms. Jack pine growing on \ngood sites on all landforms had similar height-growth patterns. But significant \ndifferences in height-growth patterns were found on poor quality sites; the upper \nasymptote flattens more sharply on shallow soils when compared to \nglaciofluvial soils. Height-growth patterns were similar to patterns found for other \nstudies in North Central Region (Lenthall 1986, Carmean and Lenthall 1989, \nGoelz and Burk 1992). Results show that the anamorphic curves developed by \nPlonski (1974) slowed more rapidly after index age as site quality decreased. \nJack pine height-growth patterns in Ontario are similar to published curves from \nother areas in Canada with the exception of more rapid early growth on poor \nquality sites and a flatter upper asymptote on good sites.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».