Use of thin sections to improve age estimates of Nothofagus pumilio seedlings
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports the use of thin sections to improve precision and accuracy when ageing seedlings of Nothofagus pumilio. We compare 2 methods for determining the number of rings on 85 basal disks from seedlings: (1) ring counts of wood disks viewed with reflected light and (2) ring counts of thin sections viewed with transmitted light. Samples included 14 to 53 rings. Comparison of ring counts from the 2 methods revealed discrepancies of 1 to 12 y for 85% of the seedlings. Two sources of error were identified. In 70 of 85 samples, up to 12 incomplete rings explained differences between ring counts of 2 radii on the same wood disk. Secondly, the small radii, large number of rings, and diffuse porous nature of the wood resulted in frequent errors when visually detecting rings on wood disks. One to 3 false rings were detected in 15 seedlings. Narrow and suppressed rings in 57 samples resulted in under-estimates of 1 to 12 y for ring counts on wood disks relative to thin sections. High variation in the incidence of narrow rings limited our attempt to visually crossdate ring-width patterns among seedlings. However, counts of thin sections allowed us to identify false and incomplete rings, improving precision and accuracy when estimating seedling age. For studies of slow-growing seedlings that require high-resolution age estimates, we recommend the preparation and dating of thin sections as outlined in this paper.Nomenclature: Muñoz-Schick, 1980.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».