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Enregistrement W2038946871 · doi:10.2980/16-2-3200

A comparison of methods for estimating the age of hollow oaks

2009· article· en· W2038946871 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Ranius, Mats Niklasson, Niclas Berg

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet FormasStiftelsen Oscar och Lili Lamms Minne
Mots-clésCoringBark (sound)Standard deviationTree (set theory)Quercus roburMathematicsDendrochronologyStatisticsBotanyBiologyGeometryEcologyMaterials sciencePaleontologyCombinatoricsDrilling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined 6 direct (i.e., based on tree ring counts) and 2 indirect (i.e., based on correlations between age and tree characteristics) methods to estimate the age of hollow trees. The errors associated with methods were compared by simulating rotten centres of different sizes (diameter: 5–82 cm) in tree ring cores from sound old oaks (Quercus robur) (diameter: 17–129 cm) collected from pastures in southeast Sweden. The lowest error (mean deviation: 15%) was obtained using tree ring data from the sampled hollow trees in combination with a function based on the growth pattern of sound trees. Indirect methods resulted in moderate errors (mean deviation was 23% and 26% for a function with bark crevice depth and with tree diameter, respectively). Because rotten centres often develop asymmetrically, we found it desirable to take a minimum of 2 cores from each hollow tree, from different cardinal directions. Trunks with a high probability of having a rotten centre could be identified before coring, as the width of the rotten centre increased with increasing bark crevice depth, with increasing size of any entrance hole, and with decreasing distance between the lowest entrance hole and the ground.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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