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Enregistrement W1942636468 · doi:10.1139/x10-187

Modeling the longitudinal variation in wood specific gravity of planted loblolly pine (<i>Pinus taeda</i>) in the United States

2010· article· en· W1942636468 sur OpenAlexvenueno aff
Finto Antony, Laurence R. Schimleck, Richard F. Daniels, Alexander Clark, Daniel B. Hall

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceUniversity of Georgia
Mots-clésCoastal plainLoblolly pinePinus <genus>Range (aeronautics)Pine barrensForestryEnvironmental scienceGeologyGeographyEcologyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Loblolly pine (Pinus taeda L.) is a major plantation species grown in the southern United States, producing wood having a multitude of uses including pulp and lumber production. Specific gravity (SG) is an important property used to measure the quality of wood produced, and it varies regionally and within the tree with height and radius. SG at different height levels was measured from 407 trees representing 135 plantations across the natural range of loblolly pine. A three-segment quadratic model and a semiparametric model were proposed to explain the vertical and regional variations in SG. Both models were in agreement that a stem can be divided into three segments based on the vertical variation in SG. Based on the fitted models, the mean trend in SG of trees from the southern Atlantic Coastal Plain and Gulf Coastal Plain was observed to be higher than in other physiographical regions (Upper Coastal Plain, Hilly Coastal Plain, northern Atlantic Coastal Plain, and Piedmont). Maps showing the regional variation in disk SG at a specified height were also developed. Maps indicated that the stands in the southern Atlantic Coastal Plain and Gulf Coastal Plain have the highest SG at a given height level.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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