Assessing equality of production and internal structure of twin plots in clonal eucalypt plantations: analyzing early measurements
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Extensive research seeks to improve forest management by understanding the effects of silvicultural treatments on productivity. Continuous forest inventory (CFI) plots offer valuable data for such studies. However, accuracy relies heavily on the twin plot concept, where two adjacent plots (twins) are established to isolate treatment effects from natural variation. This study explored the validity of the twin plot concept by analyzing data from 191 plot pairs in clonal eucalypt plantations. Specifically, it aimed to assess the equality of production volume and the internal structure between CFI plots and their twin plots. Results: Normality assumptions for plot volume differences were not met, even after applying a transformation procedure. Paired t-tests couldn’t be performed, but the non-parametric Wilcoxon test indicated no statistical difference in plot volumes. However, a different procedure called the L&O test revealed significant statistical differences. Gini coefficients demonstrated variations in tree volume distribution between plot pairs. Limited tree numbers and varying diameter classes prevented the use of Chi-square tests for diameter distribution equality. The Kolmogorov-Smirnov test showed non-adherence to estimated distributions using the Weibull distribution function. The L&O test identified significant differences in diameter distributions in 55 of the 191 plot pairs. Conclusions: We have concluded that it is critical to determine the twin nature of plots during first tree measurement to properly analyze the effects of silvicultural treatments on forest productivity. This requires robust statistical tests, adherence to assumptions, examination of internal plot structures, and adequate plot sizes for modeling diameter distribution.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».