Модели роста и взаимодействия деревьев
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
1. Федеральное агентство лесного хозяйства, международный институт прикладного системного анализа. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии (нормативно-справочные материалы). М., 2008. 886 с. 2. Колобов А. Н., Фрисман Е. Я. Моделирование процессов динамической самоорганизации в пространственно распределенных растительных сообществах // Математическая биология и биоинформатика. 2008, Т. 3, вып. 2. С. 85–102. 3. Shaw C., Bhatti J., Chertov O., Nadporozhskaya M., Komarov A., Bykhovets S., Mikhailov A., Apps M. Application of the forest ecosystem model EFIMOD 2 to jack pine along the boreal forest transect case study // Canadian Journal of Soil Science. 2006. Vol. 86. No. 2. P. 171–185. 4. Карев Г. П., Скоморовский Ю. И. Моделирование динамики однопородных древостоев// Сибирский экологический журнал. 1999. Вып. 4. С. 403–417. 5. Колобов А. Н., Фрисман Е. Я. Моделирование процесса конкуренции за свет в одновозрастных древостоях // Изв. РАН. Серия биологическая. 2013. № 4. С. 463–473. 6. Заварзин Г. А. Становление биосферы // Вестн. РАН. 2001. Т. 71, вып. 11. С. 988–1001. 7. Гурцев А. И., Цельникер Ю. Л. Фрактальная структура ветви дерева // Сибирский экологический журнал. 1999. Вып. 4. С. 431–441. 8. Большакова Н. В. Влияние густоты и размещения посадочных мест на рост ели при выращивании культур по интенсивным технологиям: Автореф. дис. … канд. сельск.-хоз. наук. СПб., 2007. 20 с. URL: http://earthpapers.net/preview/53938/a?#?page=1
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,029 |
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