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Enregistrement W2122249643 · doi:10.1139/x06-273

Time vs. light: a potentially useable light sum hybrid model to represent the juvenile growth of Douglas-fir subject to varying levels of competition

2007· article· en· W2122249643 sur OpenAlexvenueno aff
Euan G. Mason, Robin Rose, Lee S Rosner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOregon State University
Mots-clésCompetition (biology)Vegetation (pathology)Douglas firEnvironmental scienceVapour Pressure DeficitEcologyForestryHydrology (agriculture)BotanyBiologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substitution of potential useable light sum for time in a commonly used mensurational equation resulted in a better fit to data from a complex vegetation management experiment. The experiment involved Douglas-fir ( Pseudotsuga menzeisii (Mirb.) Franco) as a crop species and a variety of competing species. Site occupancy by competing vegetation varied with time because control operations were intermittently either included or excluded from treatments over a period of 4 years. There were four randomized complete blocks of eight competition control treatments. Potentially useable light sum was estimated using measurements of radiation from a meteorological station that were modified by coefficients representing the ability of the crop plants to use light with varying soil water, vapour pressure deficit, and temperature. Light sums were further reduced by estimated competition for light from competing vegetation. Fits of the model to individual plots within the experiment yielded coefficients that did not differ significantly between competition control treatments, suggesting that the model accounted for significant variations in growth resource availability between treatments. Potentially useable light sum equations provide an integrated link between traditional mensurational modeling and ecophysiological modeling.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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