Modélisation de la remontée de la cime du pin gris
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire présente les résultats dâune étude ayant pour but de modéliser la remontée de la cime du pin gris en vue de son utilisation par le modèle de croissance forestière CROBAS. Pour ce faire, des peuplements de pin gris présentant des différences en termes dââge, de densité et de qualité de station ont été échantillonnés. Différents modèles de hauteur de la base de la cime vivante ont été calibrés, certains provenant dâadaptations de modèles présents dans la littérature scientifique, dâautres provenant dâune sélection pas-à -pas de variables. Les équations des modèles de hauteur de la base de la cime vivante ont été dérivées par rapport au temps afin de les transformer en modèles de remontée de cime. Les valeurs prédites par les équations ont ensuite été comparées à des taux de remontée de cime calculés à lâaide de la datation de la mort des branches situées sous la base de la cime vivante. \nLa dérivée, par rapport au temps des équations de la hauteur de la base de cime vivante, a permis de modéliser avec succès la remontée de la cime vivante. La croissance en hauteur du pin gris, de même que lâintensité de la compétition latérale expérimentée par lâarbre, semblent être les deux principaux facteurs qui déterminent le taux de remontée de la base de la cime vivante. Les modèles expliquent une quantité significative de la variation de la remontée de la cime calculée à lâaide de lâanalyse rétrospective des branches mortes.\n
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 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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".