MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2091477621 · doi:10.1139/x08-189

A framework for modeling the dynamics of first-order branches and spatial distribution of knots in loblolly pine trees

2009· article· en· W2091477621 sur OpenAlexvenueno aff
Guillermo Trincado, Harold E. Burkhart

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVirginia Polytechnic Institute and State University
Mots-clésWhorl (mollusc)Loblolly pinePruningCrown (dentistry)MathematicsPinus <genus>BiologyBotanyGenus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A stochastic model to simulate the processes of initiation, diameter growth, death, and self-pruning of branches in loblolly pine ( Pinus taeda L.) trees is presented. Information on whorl formation and branch growth was obtained from destructive sampling of whorl sections from 34 trees growing under 10 different initial spacings. Three different components were modeled and hierarchically connected: whorl, branches, and knots. For each new growing season, whorls and branches are assigned stochastically along and around the stem. Thereafter, branch diameter growth is predicted as a function of relative location within the live crown and stem growth. The branch model was linked to an individual-tree growth model, PTAEDA3.1, to simulate the dynamics of first-order branches arising from the main stem. Information on (i) vertical trend of branch diameter along and around the stem, (ii) volume of knots (live and dead portions), and (iii) spatial location, size, and type (live and dead) of knots can be obtained. In its current stage, the framework allows evaluation of the quality of trees and sawlogs produced, inclusion of additional wood properties, and linkage with industrial conversion processes (e.g., sawing simulation). However, further research is needed to obtain data on branch dynamics to validate the overall performance of the model and improve developed submodels.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations33
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207