Étude sur la relation compétition-densité de l'épinette noire au Québec
Bibliographic record
Abstract
Un modèle intégrant des guides de gestion de la densité décrit l'«effet de compétition-densité» étant l'efft négatif du nombre d'arbres (densité) sur le volume moyen V . Pour les peuplements naturels d'épinette noire (Picea mariana (Mill.) BSP) au Québec, Tremblay et collab. (2000) constatent que le modèle simple d'Ando (1968) manque de précision. L'ajout du coefficient de distribution, défini comme le taux d'occupation des cellules subdivisant une placette échantillon en autant de cellules qu'il s'y trouvent d'arbres, a significativement amélioré un modèle simplifié de l'effet de compétition-densité (critère d'information d'Akaike) pour 63 placettes échantillons situées dans les régions Saguenay{Lac-St-Jean et Côte-Nord. Un faible CD, indicateur d'une dispersion spatiale en bouquets des arbres, a un effet négatif sur le V . En utilisant 8197 placettes échantillons du ministère des Ressources naturelles, nous avons significativement amélioré (critère d'information bayesien) le modèle simple d'Ando (1968) par l'ajout simultané de (1.a) l'indicateur de distribution diamétrale «RD4», qui est le rapport entre le diamètre moyen quadratique et le diamètre dominant, (1.b) W, qui est de 1 dans les sous-domaines bioclimatiques de l'ouest, et de 0 dans ceux de l'est et (1.c) RE2, qui est de 1 pour la végétation potentielle RE2 et de 0 pour l'autre végétation potentielle (RE3). Avec une racine d'erreur quadratique moyenne (RMSE) de 1,055 et un coeffiction de déterminantion (R2) de 0,936, nous avons obtenu une véritable amélioration de la précision du modèle réduit (RMSE = 1;369 et R2 = 0;787), tout en n'utilisant que des variables qui sont à la fois faciles à mesurer sur le terrain et qui se prêtent bien, en plus, à être utilisees dans les autres modèles composants d'un guide de gestion de la densité. Le modèle complétée par (2) la classe de pourcentage de couverture est également significativement meilleur (critère d'information bayesien) et plus précis (RMSE = 1;303 et R2 = 0;81) que le modèle réduit.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".