Assessment of white spruce and jack pine stem curvature from a nelder spacing experiment.
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a method for calculating stem curvature for trees with multiple deviations.Generally, tree curvature is assessed using the maximum deflection method.It consists of measuring the farthest point from a straight line drawn between the large and small ends of a stem.It works fairly well for a single deviation but gives poorer results for stems with several deviations.The stems used for developing this method were harvested from a 32-yr-old Nelder spacing experiment established near Woodstock, New Brunswick, Canada.A total of 96 trees were selected for this study from the white spruce (Picea glauca [Moench] Voss) and jack pine (Pinus banksiana Lamb.) that were planted on the same Nelder circle.This particular plantation design offered a gradient of initial spacings ranging from 640 to 12,000 stems/ha.Results of analysis revealed that initial spacing had an impact on tree curvature.Stem curvature increased with wider initial spacing.However, this influence varied between species and differed according to the method used to calculate curvature.The vector length calculation method showed that stem curvature in jack pine was more pronounced and more often encountered at lower densities than in white spruce.It was also observed that tree shape was influenced by the cardinal points with white spruce growing more in westerly and southerly directions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».