Testing of Canadian Douglas-fir height in juvenile phase
Bibliographic record
Abstract
Evropskim šumama gotovo da dominiraju introdukovane vrsta drveća koje se javljaju na širokom spektru uslova staništa. Oni su našli svoje mesto u klasifikaciji evropskih tipova šuma. Novi evropski tipovi šuma (EFTs-2006) su organizovani prema hijerarhijskom sistemu klasifikacije koja su struktuirana u 14 kategorija i 78 vrsta. Introdukcija šumarski vrsta zabeležena za sve regione, a najveći broj je u Africi (219 vrsta) a najmanji u evidenciji šumskih vrsta: u Evropi (95 vrsta) i Pacifiku (97 vrsta). Većina šumskih vrsta za introdukciju, su sa ciljem da se unapredi ekonomska, proizvodna i tržišna vrednost šumskog privrednog fonda. Opšte zapažanje je da je od introdukovanih vrsta Duglazija je njazastupljenija u većini zemalja Evrope. U Srbiji program introdukcije duglazije započet je postavljanjem provenijeničnog testa sa originalnim poreklom semena iz Severne Amerike. Nastavljeno je sa osnivanjem provenijeničnog testa duglazije poreklom iz Kanade. U radu su prikazani rezultati testiranja visina sadnica duglazije, različitih provenijencija sa originalnim poreklom semena iz Kanade. Značajne razlike između prvenijencija su potvrdile opravdanost testiranja introdukovanih vrsta putem provenijeničnog testa.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".