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Enregistrement W2031655270 · doi:10.1139/x07-225

Crown reconfiguration and trunk stress in deciduous trees

2008· article· en· W2031655270 sur OpenAlexvenueno aff
Brian Kane, Michael Pavlis, J. Roger Harris, John R. Seiler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Innovative MedicineU.S. Forest ServiceNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthU.S. Department of Agriculture
Mots-clésTrunkDragCrown (dentistry)DeciduousDrag coefficientTree (set theory)MathematicsEnvironmental scienceStatisticsBiologyEcologyPhysicsMaterials scienceMechanicsComposite materialCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of the risk of litigation following damage related to tree failure in urban and suburban settings, more empirical data related to tree risk assessment are needed. We measured drag and drag-induced bending moment (M) and calculated drag coefficient (CD) and trunk stress (σ) for three deciduous trees at wind speeds up to 22.4 m/s. We measured the modulus of rupture (MOR) of wood samples from trunks and calculated the factor of safety (SF = MOR / σ) for each tree. We also investigated which tree morphometric variables best predicted drag and M and whether simple two- and three-dimensional shapes accurately represented actual tree crowns. Drag, CD, M, σ, and SF differed among species in accordance with physical parameters. More massive trees experienced greater drag and M, but σ was greater for trees with smaller trunk diameters. Tree mass reliably predicted drag and M; crown dimensions, including crown area, were less reliable predictors. Crown reconfiguration varied only slightly among species, and CDvalues were similar to previously reported values for trees of similar size. Our study has important applications for practitioners who manage tree risk, particularly the critical wind speeds and percentage of trunk cross-sectional area that could be decayed before trunk failure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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