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Enregistrement W2036555797 · doi:10.5558/tfc77643-4

Predictive equations for leaf area and biomass for sugar bushes in eastern Ontario

2001· article· en· W2036555797 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael T. Ter‐Mikaelian, R. A. Lautenschlager

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensOntario Forest Research InstituteMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMapleBiomass (ecology)Tree allometryCrown (dentistry)Basal areaSugarBotanyBiologyEnvironmental scienceHorticultureForestryAgronomyEcologyBiomass partitioningGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In January 1998, an extensive ice storm caused severe damage to sugar bushes in Eastern Ontario. Foliage biomass and foliage area estimates were required to assess effects of the ice storm and remedial treatments on variables related to sugar maple production. Equations were developed to predict leaf biomass of undamaged individual sugar maple trees in the ice-damaged area. The data were collected in early to mid-August 2000 in eastern Ontario. Basal diameter of all third-order branches of 22 trees from two stands was measured, along with tree DBH, total height, and height to the base of live crown. In addition, foliage was collected from two branches (one from the lower and one from the upper part of each tree's crown). Samples were used to develop equations predicting leaf biomass (oven-dried weight) of individual branches from their basal diameter. These equations were applied to estimate total leaf biomass of individual trees, and the resulting estimates were used to develop equations predicting leaf biomass from DBH and the number of branches per tree. The resulting equations accounted for over 90% of the variation in leaf biomass of individual trees. Leaf biomass-DBH equations for the two stands were significantly different (P < 0.0001), while no significant difference was detected in the leaf biomass-number of branches equations (P = 0.1573) for the two stands. Key words: allometric equation, branch basal diameter, DBH, ice damage, leaf area, leaf biomass, sugar maple (Acer saccharum Marsh.)

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)0,002
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations4
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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