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Enregistrement W2105713683 · doi:10.1093/forestry/cps063

Effect of climate on lodgepole pine stem taper in British Columbia, Canada

2012· article· en· W2105713683 sur OpenAlexaffabout
Gord Nigh, W. Smith

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMinistry of ForestsGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPinus contortaPrecipitationClimate changeEnvironmental scienceHeteroscedasticityChristian ministryGeographyPhysical geographyForestryMathematicsMeteorologyClimatologyStatisticsEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The taper equations used by the Ministry of Forests, Lands and Natural Resource Operations in British Columbia (BC), Canada, date back to the mid-1950s. Very little work has been done on examining the effect of climate on taper, particularly for BC but elsewhere as well. The objective of our research was to determine whether climate has an effect on tree taper for lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex Loud.) in BC. The data for this project consisted of multiple diameter inside bark measurements along the stems of 270 trees across eight biogeoclimatic zones. In addition, 20 climate variables for the sample sites were predicted from the ClimateWNA model. Kozak's variable-exponent taper model was refitted with the climate variables in the exponent of the model. The single temperature- and precipitation-related variables that provided the best fit were incorporated into the final taper model. The model was analysed as a mixed-effects model, with spatial correlation and heteroscedastic errors being explicitly modelled. Mean annual precipitation and the Julian date of the first frost after the summer growing period were the best predictors of taper. Further work is required to understand why these variables are important predictors of taper, but a possible linkage is through the tree's crown.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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