Comparative analysis of occluded branch characteristics for<i>Fraxinus excelsior</i>and<i>Acer pseudoplatanus</i>with natural and artificial pruning
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to develop models on branch characteristics for Fraxinus excelsior L. (common ash) and Acer pseudoplatanus L. (sycamore maple) based on 44 and 25 sample trees, respectively. A total of 635 ash and 334 maple branches were sampled. The data set on artificial pruning was pooled among the two species with a total of 71 branches from 16 trees. The material was used to predict (i) the time for a complete occlusion, (ii) the total radius of the occluded branch inside the trunk, (iii) the branch insertion angle, and (iv) the dead branch portion of the occluded branch. In addition, the effects of species and natural versus artificial pruning were assessed. Generalized hierarchical mixed models with univariate or multivariate approaches were used in this analysis. The diameter of the occluded branch and the stem radial increment played a dominant role as predictors. Artificial pruning led to a significant reduction in occlusion time and a shorter occluded branch radius. Only few species-specific differences were found. Simulations showed a reasonable overall behaviour of the models. The residual variation was tolerable for integrating the models into a growth simulation system.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».