Bivariate distribution functions for predicting twig leaf area within hybrid spruce crowns
Notice bibliographique
Résumé
The vertical and horizontal distribution of leaf area per centimetre of twig (APCM) for hybrid spruce (Picea engelmannii Parry ex Engelm. × Picea glauca (Moench) Voss × Picea sitchensis (Bong.) Carrière) tree crowns was modelled using bivariate Weibull and beta distribution functions. Horizontal position was represented by relative position on the first-order branch. Vertical position was based on branch position from the tree apex relative to tree height, since the base of the live crown is often difficult to locate. Sample APCM measures were obtained using systematic sampling of 12 tree crowns taken from stands at three developmental stages (20, 60, and 140 years of age). For comparison, univariate Weibull and beta distribution functions using only vertical distribution were also fitted. Generally, APCM decreased from the tree apex downward and from the branch tips toward the stem, although variation in the values was quite high. Trees from the middle stand age (60 years) had the highest average APCM values, followed by the smallest, youngest trees (stand age 20), and the lowest values were found for the largest trees in the oldest stand (140 years). As anticipated, the bivariate Weibull and beta distribution functions resulted in more precise representations of APCM within tree crowns than the univariate Weibull and beta distribution functions, although the improvements were minimal. Results were generally poorer for trees from the oldest stand. These functions could be used to evaluate other variables distributed over the tree crown, such as specific leaf area. The resulting models from this study were used to reconstruct the entire crown of every sample tree for conducting sampling simulations.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».