External knot size and frequency in black spruce trees from an initial spacing trial in Thunder Bay, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
As growing space available for a given tree increases, crown size increases and branch size (and thus knot size) is generally greater. Increased tree spacing may also result in a higher knot frequency. Using a combination of nonlinear, multilevel mixed effects and generalized nonlinear modeling techniques, a series of equations were developed to predict size and number of knots with respect to vertical location in black spruce (Picea mariana [Mill.] BSP) trees from one of the oldest initial spacing trial in Thunder Bay, Ontario. The models developed in this paper focus only on live whorls and are intended to be linked with a growth and yield model. The maximum knot size model accounted for 74% of the total variation and had a root MSE of 2.03. Random effects terms accounted for an additional 3% of the total variation. The relative knot size model accounted for 32% of the total variation and no significant random effects were found. The knot frequency model accounted for 45% of the total variation and the root MSE was 2.11 and no significant autocorrelation or random effects were observed. The results of this study indicated that black spruce knot properties were relatively insensitive to tree spacing given that they were largely accounted for by bole and crown size covariates. Key words: maximum knot size, relative knot size, number of knots per whorl, plantation black spruce, nonlinear regression, nonlinear mixed effects
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».