Post-harvest vigor indicators for naturally regenerated black spruce on paludified soils
Bibliographic record
Abstract
Pour continuer à exploiter les épinettes noires de la forêt boréale, il est important que la régénération naturelle dans cette région se fasse adéquatement. Par contre, pour des raisons diverses, plusieurs arbres en régénération dans la forêt boréale ont un taux de croissance stagnant même s'ils se développent en conditions de pleine lumière. Puisque la paludification est un problème récurrent dans le nord-ouest québécois, les conditions de limitation de croissance sont liées au sol et aux processus sous terrains. Des indicateurs de vigueur pourraient déterminer si les arbres reprennent leur croissance ou demeurent en stagnation. Lors de l'été 2011, des données concernant la morphométrie et la physiologie des épinettes noires en régénération naturelle (n = 390) ont été recueillies en vue de déterminer lesquelles sont les plus aptes à évaluer la vigueur chez cette espèce. À l'aide d'une analyse discriminante, nous avions essayé de déterminer s'il était possible d'identifier un seuil pour démarquer les arbres vigoureux des arbres peu vigoureux. Des indicateurs morphologiques et physiologiques ont été mesurés pour identifier la vigueur des arbres. Les outils présentement utilisés par les forestiers lors des inventaires forestiers ne sont pas toujours capable d'évaluer correctement les patrons de croissance des épinettes noires en milieu paludifié. Cette étude suggère que le taux de croissance apicale ainsi que la longueur de la flèche terminale, deux indicateurs mesurés présentement, sont les plus aptes à évaluer la vigueur de la régénération des épinettes noire. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : paludification, morphologie, physiologie, fluorescence, processus sous terrains
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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 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".