The use of multiple measurement techniques to refine estimates of conifer needle geometry
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of foliar surface area is important in many fields, but estimating the area of nonflat conifer needles is difficult. The primary goal of this study was to use optical scanning and immersion methods to test and refine the standard cross-sectional geometries assumed for black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) and jack pine (Pinus banksiana Lamb.) needles. Projected leaf area (PLA, measured using a flatbed scanner), and hemisurface leaf area (HSLA, estimated from water immersion) were compared for conifer samples from a 37-year-old even-aged stand in northern Manitoba, Canada. The HSLAPLA relationship was used to infer information about needle cross-sectional geometry after assuming a basic form (rhombus for black spruce and hemiellipse for jack pine). The cross section of black spruce needles was best approximated as a rhombus with a major/minor diagonal ratio of 1.35. Jack pine needles were best described by a hemiellipse with major/minor axis ratio of 1.30. Minor but incorrect assumptions of needle cross-sectional geometry resulted in foliar area errors of 68% using scanning methods and 12% using immersion methods. Simple equations are presented to calculate hemisurface needle area from volume or projected needle area based on these refined parameters.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».