Contribution relative des arbres à la croissance d'érablières en fonction de leur structure et de traitements sylvicoles
Bibliographic record
Abstract
Le succès de l’application d’une coupe partielle dans les peuplements feuillus repose sur la contribution des arbres prélevés et résiduels à la croissance globale du peuplement, ce qui peut être capté par un critère à l’échelle du peuplement appelé le coefficient de dominance de croissance (CDC). L’objectif principal de cette étude était donc de tester la pertinence d’utiliser le CDC pour évaluer le succès de coupes partielles appliquées à des peuplements d’érable à sucre (Acer saccharum Marsh.) et de bouleau jaune (Betula alleghaniensis Britt.) de structures équienne et inéquienne. Pour ce faire, le CDC a été calculé de deux façons, c’est-à-dire en utilisant comme base de calculs la biomasse des tiges ou la surface foliaire des arbres. Par la suite, nous avons utilisé des modèles linéaires mixtes pour vérifier si une coupe de jardinage dans les peuplements de structure inéquienne occasionnait un changement de CDC à court et à moyen termes, et pour vérifier si les effets de la vigueur et de la taille de l’arbre avant la coupe influençaient la croissance en diamètre de l’arbre après la coupe. Les résultats indiquent que les CDC calculés à partir de la biomasse des tiges étaient semblables aux CDC calculés à partir de la surface foliaire des arbres dans les peuplements de structure équienne (p = 0,7200), mais qu’ils avaient des valeurs plus basses dans les peuplements de structure inéquienne (p < 0,001). De plus, les coupes partielles n’ont pas significativement modifié les CDC à court (p = 0,7721) et à moyen (p = 0,8363) termes. Cependant, plusieurs arbres qui avaient une croissance rapide avant la coupe ont réagi négativement à la coupe partielle alors que de nombreux arbres qui avaient une croissance lente avant la coupe ont réagi positivement. En somme, l’évaluation du succès d’une coupe partielle semble difficile en utilisant un critère à l’échelle du peuplement comme le CDC. Une telle évaluation, ainsi qu'une meilleure compréhension des effets d'une coupe partielle, pourraient toutefois être obtenues par une analyse de croissance à l’échelle de l'arbre ou de la classe de diamètre.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".