Mechanistic and statistical approaches to predicting wind damage to individual maritime pine (<i>Pinus pinaster</i>) trees in forests
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
Maritime pine (Pinus pinaster Aiton) forests in the Aquitaine region, southwestern France, suffered catastrophic damage from storms Martin (1999) and Klaus (2009), and more damage is expected in the future due to forest structural change and climate change. Thus, developing risk assessment methods is one of the keys to finding forest management strategies to reduce future damage. In this paper, we evaluated two approaches to calculate wind damage risk to individual trees using data from different damage data sets from two storm events. Airflow models were coupled either with a mechanistic model (GALES) or a bias-reduced logistic regression model to discriminate between damaged and undamaged trees. The mechanistic approach was found to successfully discriminate the trees for different storms but only in locations with soil conditions similar to where the model parameters were obtained from previous field experiments. The statistical approach successfully discriminated the trees only when applied to similar data as that used for creating the models, but it did not work at an acceptable level for other data sets. One variable, decade of stand establishment, was a significant variable in all statistical models, suggesting that site preparation and tree establishment could be a key factor related to wind damage in this region.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle