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Enregistrement W2060440967 · doi:10.1111/j.1744-7429.2005.00067.x

Effects of Season and Successional Stage on Leaf Area Index and Spectral Vegetation Indices in Three Mesoamerican Tropical Dry Forests<sup>1</sup>

2005· article· en· W2060440967 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiotropica · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeaf area indexCanopyVegetation (pathology)Dry seasonTropical and subtropical dry broadleaf forestsGeographyTropicsWet seasonNormalized Difference Vegetation IndexEnvironmental sciencePhysical geographyEcologyForestryBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We compared plant area index (PAI) and canopy openness for different successional stages in three tropical dry forest sites: Chamela, Mexico; Santa Rosa, Costa Rica; and Palo Verde, Costa Rica, in the wet and dry seasons. We also compared leaf area index (LAI) for the Costa Rican sites during the wet and dry seasons. In addition, we examined differences in canopy structure to ascertain the most influential factors on PAI/LAI. Subsequently, we explored relationships between spectral vegetation indices derived from Landsat 7 ETM+ satellite imagery and PAI/LAI to create maps of PAI/LAI for the wet season for the three sites. Specific forest structure characteristics with the greatest influence on PAI/LAI varied among the sites and were linked to climatic differences. The differences in PAI/LAI and canopy openness among the sites were explained by both the past land‐use history and forest management practices. For all sites, the best‐fit regression model between the spectral vegetation indices and PAI/LAI was a Lorentzian Cumulative Function. Overall, this study aimed to further research linkages between PAI/LAI and remotely sensed data while exploring unique challenges posed by this ecosystem.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · 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