Modelling knot morphology as a function of external tree and branch attributes
Notice bibliographique
Résumé
Existing models for describing knot morphology are typically based on polynomial functions with parameters that are often not biologically interpretable. Hence, they are difficult to integrate into tree growth simulators due to the limited possibilities for linking knot shape to external branch and tree characteristics. X-ray computed tomography (CT) images taken along the stems of 16 jack pine (Pinus banksiana Lamb.) trees and 32 black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) trees were used to extract the three-dimensional shape of 3450 and 11 276 knots from each species, respectively. Using a nonlinear approach, we firstly fitted a model of knot geometry adapted from a Weibull function. Separate equations were used to describe both the curvature and the diameter of the knot along its pith. Combining these two equations gave an accurate representation of knot shape using only five parameters. Secondly, to facilitate the integration of the resulting model into a tree growth simulator, we extracted the parameters obtained for each knot and modelled them as functions of external branch and tree characteristics (e.g., branch diameter, insertion angle, position in the stem, tree height, and stem diameter). When fitted to a separate data set, the model residuals of the black spruce knot curvature equation were less than 2.9 mm in any part of the knot profile for 75% of the observations. The corresponding value from the diameter equation was 2.8 mm. In jack pine, these statistics increased to 5.4 mm and 3.2 mm, respectively. Overall, the ability to predict knot attributes from external tree- and branch-level variables has the potential to improve the simulation of internal stem properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».