A framework for modeling the dynamics of first-order branches and spatial distribution of knots in loblolly pine trees
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».