Refining volume estimates of down woody debris
Notice bibliographique
Résumé
Down woody debris (DWD) plays a vital role in forest ecosystem structure and function. Although volume is likely the most common metric used to characterize DWD, an evaluation of the formulae used for volume estimation on individual DWD pieces has received little attention. We determined actual volume of 155 diverse DWD pieces (types, species, lengths, and diameters) by detailed field measurements. By comparing the actual and calculated volumes from six commonly used formulae, we assessed their bias, precision, and accuracy. Based on observed DWD forms, we developed a new formula, namely the “conic−paraboloid”, which was included in the assessment. Among the formulae that require length and two end diameter measurements, the conic−paraboloid had the lowest bias, highest precision, and hence greatest accuracy. Newton’s and the centroid formulae had higher accuracy yet require more field measurements. Smalian’s, conical frustum, and average-of-ends formulae had poor performance relative to the others. Accuracy of all formulae decreased with increasing piece length. Thus, partitioning pieces into two, three, and four sections for additional measurement improved accuracy. As decay advances, pieces become progressively more elliptical in cross section. Using the cross-sectional area derived from only the long axis of the ellipse leads to substantial volume overestimates for well-decayed DWD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».