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Enregistrement W2286025728 · doi:10.3390/f7030049

White Spruce Growth and Wood Properties over Multiple Time Periods in Relation to Current Tree and Stand Attributes

2016· article· en· W2286025728 sur OpenAlexaffabout
Francesco Cortini, Dan A. MacIsaac, Philip G. Comeau

Notice bibliographique

RevueForests · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrown (dentistry)Diameter at breast heightMathematicsBlack spruceTree (set theory)TaigaBorealEnvironmental scienceStatisticsForestryEcologyBiologyGeographyComposite materialMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationships between white spruce radial increment and wood properties were investigated in relation to tree and stand attributes using data from mature white spruce stands in the boreal forest of western Canada that experienced a range of shelterwood treatments. The model with the highest predictive ability was radial increment (adj-R2 = 67%) and included crown attributes, diameter at breast height (DBH), average height of competitors, and a climate index. Radial growth was positively related to live crown ratio, whereas wood density and modulus of elasticity were negatively correlated to the crown attribute. Tree slenderness had a significant negative effect on wood density and modulus of elasticity, as it reflects the mechanical stability requirement of the tree. The models consistently improved when using annual averages calculated over longer periods of time. However, when the annual averages were calculated using time periods of 5–10 and 10–20 years prior to sampling, the predictive ability of the models decreased, which indicated that the current tree and stand conditions were the best predictors of growth and wood properties up to five years prior to sampling. This study suggests that crown length equal to 2/3 of the tree height might represent an optimal balance between radial growth and wood quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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