Modeling knot geometry from branch angles in Douglas-fir (<i>Pseudotsuga menziesii</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Lumber and veneer recovery from Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) trees depend on the size and distribution of knots. Two approaches have been used to simulate the effect of knots on recovery of these products: (i) prediction of recovery based on mill studies and (ii) simulated milling of virtual trees. A benefit of the latter approach is that different milling configurations may be tested. Knots in virtual logs are usually based on data from X-ray scanning. A novel approach was used in this study to model knot geometry by inferring the development of a branch knot over time from a chronosequence of branch angle and diameter measurements. Branch angle was modeled from a database of 17 953 branch measurements on 412 trees sampled in 16 Douglas-fir plantations. Branch angles from tree tip to crown base were assumed to represent a chronosequence describing the change in branch angle. Knot pith curvature was then derived from this chronosequence of branch angles and modeled as a first-degree inverse polynomial, conditioned on tree size and position within the tree bole. Knot pith curvature was predicted to follow a linear path near the tree tip and became more curved with increasing age and depth into the crown.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».