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Enregistrement W2034658820 · doi:10.1139/x01-137

Feasibility of estimating total stem volume and aboveground biomass from measurement on the largest trees in even-aged pure stands

2001· article· en· W2034658820 sur OpenAlexvenueno aff
Akira Osawa, A. P. Abaimov, Tsuyoshi Kajimoto

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesToyota Foundation
Mots-clésBiomass (ecology)Volume (thermodynamics)Range (aeronautics)Environmental scienceStatisticsMathematicsForestryBiologyAgronomyPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feasibility was tested of estimating the total stem volume and aboveground biomass from data of only the largest trees in even-aged pure stands. We applied a method of fitting a size-distribution function to data that exclude information of smaller individuals in a stand and compared the predicted stem volume and aboveground biomass with those calculated with data of all living trees in the stand. The paired t test showed that the predicted values of the total stem volume and aboveground biomass were not different (p = 0.05) from those observed even if only the largest 10% of the trees were used for estimation with the –3/2 power distribution. Results were similar with the beta-type distribution; however, data from at least the largest 30% of the trees in the stand must be included. Absolute values of the relative error of the predicted total stem volume or aboveground biomass were generally in the range 10–20%, indicating that the present method is accurate enough to be used for calculation of these variables. However, there is systematic bias in the predictions of the total stem volume and aboveground biomass of a stand. Possible causes of the indicated biases and potential ways for improvement of the predictions were discussed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations10
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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