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Enregistrement W1853009412 · doi:10.1139/cjfr-2014-0095

Effects of root tensile force and diameter distribution variability on root reinforcement in the Swiss and Italian Alps

2014· article· en· W1853009412 sur OpenAlexvenueno aff
Chiara Vergani, Massimiliano Schwarz, Denis Cohen, Jean-Jacques Thormann, Gian Battista Bischetti

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesamt für UmweltRegione Lombardia
Mots-clésRoot (linguistics)Range (aeronautics)ReinforcementUltimate tensile strengthEnvironmental scienceSoil scienceMathematicsMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Root reinforcement is considered to be one of the most important factors contributing to the stability of vegetated hillslopes; however, its estimation is still challenging because of the spatial variability of root distribution and root mechanical properties. This work uses the root bundle model to assess the sensitivity of root-reinforcement estimation to the variability in both root mechanical properties and root distribution. We used a large data set of root tensile tests and root distributions of an important alpine species, Picea abies (L.) Karst., collected in a wide range of altitudinal and climatic ranges on both north and south sides of the alpine mountain range. The results demonstrate that the site-specific characterization of mechanical properties and root distribution is fundamental for the quantification of root reinforcement at the stand scale. Root diameter distribution plays a dominant role in influencing the root-reinforcement model’s output; however, in contrast with results from other works, differences in root diameter–force functions are significant and cannot be ignored. Model results also show that coarse roots contribute significantly more to the reinforcement of soil than fine roots, underlying the need of additional data for roots with diameters larger than 5 mm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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