Modeling Jack Pine (Pinus banksiana) Foliage Density Distribution
Notice bibliographique
Résumé
The vertical distribution of foliage biomass is important because it is associated with photosynthesis and is closely related to some wood quality attributes such as branch diameter and sapwood content. In this article we propose a model to predict foliage biomass distribution within the crown for jack pine trees in Eastern Canada. This model has two parts. The first one distinguishes the proportion of nodal (formed at the end of each yearly shoot) and internodal (formed during the growing season) foliage biomass. The second part of the model predicts the distribution of the biomass depending on the type of foliage (nodal or internodal). This second part is based on a two-parameter beta cumulative distribution function (cdf). The parameterization of this cdf was performed using a mixed-effects nonlinear regression. The proportion of foliage biomass found in the nodal whorls is proportional to dbh and age and inversely proportional to total height. The distribution of the foliage biomass in the nodal whorls is dependent only on tree-level variables whereas the internodal foliage biomass is influenced by both tree- and stand-level variables. The internodal foliage biomass maximum is closer to the crown base than that of nodal foliage biomass. Decomposing the distribution into whorl types leads to a better description of crown characteristics. FOR .S CI. 57(3):180-188.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».