Evaluating height structure in Scots pine forests using marked point processes
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the second-moment analysis of marked spatial point processes is applied to the characterization of the tree height distribution in two Scots pine ( Pinus sylvestris L.) forests in the Central Mountain Range of Spain. The cumulative function L m (d) weighted by the normalized mark variance is proposed to analyse the second-order properties of marked point patterns. The empirical L m (d) was compared with two null models to assess the relationship between the spatial distribution of the trees and the tree height correlations: the first null model was used to characterize the spatial clustering of the trees and was derived from the complete spatial randomness model used with Ripley’s K(d) function. The second null model, which is derived from the random labelling model used with the intertype second-moment measure K 12 (d) (type 1 intensity conditioned to the type 2 intensity and vice versa), allows us to identify the mark correlations. The performance of the technique was assessed through simulated marked point patterns. The second-moment analysis showed that most of the analysed Scots pine stands have a uniform height distribution at small scale and greater heterogeneity at large scales, with the exception of an upper altitudinal stand, which exhibited heterogeneity at short distances. These results demonstrate the utility of second-moment analysis of marked point processes for characterizing height structure in forest stands and the interaction between the height and the spatial pattern of the trees.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».