Branch aggregation and crown allometry condition the precision of randomized branch sampling estimators of conifer crown mass
Notice bibliographique
Résumé
Characterizations of conifer crown biomass are important for assessing forest fuel loadings, bioenergy supplies, carbon stocks, and growth and yield. There is considerable variation in conifer crown mass, but to guide sampling programs, there is little quantitative information available concerning its structure or extent. This research examines several randomized branch sampling (RBS) strategies adapted for excurrent crown forms, as well as the impact of allometric relationships on their precision. The RBS strategies differ in terms of how primary branches (those attached directly to the bole) are aggregated into selection nodes and are evaluated using destructively sampled Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) and western larch (Larix occidentalis Nutt.) trees. Strong linear relationships between branch mass and basal area improve the precision of RBS relative to simple random sampling. Yet because the sample trees exhibited area-increasing branching patterns, the RBS strategies could not achieve the same precision as two-pass probability proportional-to-size methods. For the same reason, aggregation of branches improved the precision of RBS. For practical reasons, we recommend aggregating branches by 1 m intervals along the stem. This strategy brought the relative standard errors for crown mass below 20% with sample sizes of four to eight branches, with smaller sample sizes yielding this result for more slender trees. We also report results on the variability of branch area and mass, as well as results that recommend against the practice of allocating equal numbers of sample branches to crown strata of equal length.
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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 | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».