Analysing species-specific light transmission and related crown characteristics of<i>Pinus sylvestris</i>and<i>Betula pendula</i>using a shoot-level 3D model
Notice bibliographique
Résumé
This is a first attempt to analyse species-specific light attenuation in mixed boreal forests created by shoot-level 3D tree models. The models are configurations of real individual Scots pine (Pinus sylvestris L.) and silver birch (Betula pendula Roth.) trees grown in mixed-forest stands. We study species-specific differences in radiation transmission by using the ray-casting method. Light transmission was found to be higher in dense birch-dominated stands compared with dense pine-dominated stands because of the higher total foliage area and the higher location of foliage in the pine canopy. Transmission of light per leaf area index (LAI) was nevertheless higher in the pine canopy compared with the birch canopy because of foliage clumping. Especially in clumped canopy, species-specific shoot-level light simulations enable a more realistic estimation of light transmission compared with simpler calculations based on LAI and Beer–Lambert’s law. The observed differences in light-transmission characteristics of the studied species may influence the development of target crowns in the neighbourhood. Light attenuation caused by the dense foliage zone in the upper pine canopy could be avoided in dense stands by mixing species with different vertical foliage distributions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».