Errors in estimating tree age: implications for studies of stand dynamics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Errors in estimates of tree ages from increment cores can influence age-class distributions, affecting inferences about forest dynamics. We compare methods of height correction of increment cores taken above ground level by examining how resulting errors affect age-class distributions of ponderosa pine (Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws.) and Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var. glauca (Beissn.) Franco). We compared the sapling (corrections based on the average basal age of breast high saplings) and the ground methods (corrections based on the average difference in age between ground and coring height) with a regression model we developed to overcome traditional assumptions of temporal and spatial homogeneity in early growth. Where early growth differed among mature trees or between modern saplings and mature trees, the regression method estimated age better than the two other methods. All methods of height correction over- or under-estimated tree age by at least 10 years and up to 30 years, indicating that age cannot be related to independent events of periodicities less than 1020 years, such as El Niño, without accounting for error. Monte Carlo simulations demonstrated that error from height corrections affected the shape of age-class distributions by generating spurious regeneration pulses. We suggest that the magnitude of this error should govern the width of analytical age-classes to scale interpretations within the confidence of age estimates.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle