Aplicación de leyes fundamentales de la densidad a bosques de Nothofagus: I. Regla de los -3/2 o ley del autorraleo = Applicability of density rules on Nothofagus forests: I. The -3/ 2 power law or self-thinning
Bibliographic record
Abstract
Con el fin de interpretar la dinámica de los bosques de Nothofagus de Norpatagonia-Argentina, se han estudiado los comportamientos de algunas leyes fundamentales relacionadas con la densidad y mortalidad de los rodales. En este artículo se expondrán los resultados obtenidos al aplicar dos expresiones relacionadas con la ley de los -3/2 o del autorraleo a los bosques puros y mixtos de Nothofagus. Del conjunto de expresiones relacionadas con esta ley se decidió trabajar más profundamente con la relación potencial entre el número de árboles y el diámetro promedio del rodal (Reineke 1933). Se emplearon datos provenientes de parcelas temporales y permanentes. La función se ajustó por dos procedimientos: regresión y gráfico o manual, que se estudiaron para diferentes tipos forestales. Se diferenciaron dos tendencias máximas lineales de la relación tamaño-densidad, la primera hasta un diámetro de 30 cm, y la segunda por encima de este último. Los dos métodos de ajuste dieron pendientes predominantemente superiores a la universal (-1.605), siendo los rodales con presencia de N. nervosa, los que presentaron la línea de densidad máxima más baja. Se logró caracterizar el comportamiento de la ley en los bosques de Nothofagus y se definió la expresión del índice de Densidad Relativa para los mismos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".