Combien de placettes sont nécessaires pour estimer la densité et le coefficient de distribution des gaules dans les forêts tempérées ?
Bibliographic record
Abstract
Réaliser un diagnostic sylvicole complet en vue d’un traitement sylvicole requiert généralement que l’état de la régénération soit évalué à l’aide d’un inventaire par échantillonnage, particulièrement pour les peuplements dominés par l’érable à sucre (Acer saccharum Marsh.) ou le bouleau jaune (Betula alleghaniensis Britt.), dans lesquels les coupes partielles sont préconisées. Cet inventaire peut ensuite être comparé à une norme ou être utilisé dans un modèle de croissance des gaules (arbres dont le diamètre mesuré à 1,3 m du sol (DHP) varie de 1,1 à 9,0 cm). Certains de ces outils utilisent la densité des gaules, tandis que d’autres s’appuient sur leur coefficient de distribution ou sur celui de toute la régénération (ce qui regroupe les gaules et les semis dont le DHP est ≤ 1,0 cm). Nous avons évalué le nombre de placettes requises afin d’estimer la densité et le coefficient de distribution des gaules avec une marge d’erreur donnée dans 28 peuplements. Les résultats démontrent qu’il faut plus de placettes que ce qui est habituellement rencontré dans lapratique pour inventorier la densité des gaules. Par contre, le coefficient de distribution est beaucoup plus facile à estimer avec précision.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".