A spatial analysis of fine-root biomass from stand data in the Pacific Northwest
Notice bibliographique
Résumé
High spatial variability of fine roots in natural forest stands makes accurate estimates of stand-level fine-root biomass difficult and expensive to obtain by standard coring methods. This study uses aboveground tree metrics and spatial relationships to improve core-based estimates of stand-level fine-root biomass. Using the multiple-tree Ribbens model for pure stands, the approach assumes that the total fine-root biomass at a given point is the additive contribution of the nearest dominant trees and that fine-root biomass for a single tree depends on the distance to the trunk and its size. A Monte Carlo random sampling technique, or sampling on a regular grid, is used to estimate the average fine-root biomass across the stand. We illustrate the applicability of this approach by using it on root-core data from a Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) stand and a western juniper (Juniperus occidentalis Hook.) stand in the Pacific Northwest. We conclude that stand-level fine-root biomass is adequately estimated using the Ribbens model. Unlike the model-based estimate for stand-level fine-root biomass, the accuracy and precision of the arithmetic mean of the coring samples depends on the spatial heterogeneity of root distributions and the representativeness of the root coring samples.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».