Calibration and assessment of seasonal changes in leaf area index of a tropical dry forest in different stages of succession
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
A simple measure of the amount of foliage present in a forest is leaf area index (LAI; the amount of foliage per unit ground surface area), which can be determined by optical estimation (gap fraction method) with an instrument such as the Li-Cor LAI-2000 Plant Canopy Analyzer. However, optical instruments such as the LAI-2000 cannot directly differentiate between foliage and woody components of the canopy. Studies investigating LAI and its calibration (extracting foliar LAI from optical estimates) in tropical forests are rare. We calibrated optical estimates of LAI from the LAI-2000 with leaf litter data for a tropical dry forest. We also developed a robust method for determining LAI from leaf litter data in a tropical dry forest environment. We found that, depending on the successional stage of the canopy and the season, the LAI-2000 may underestimate LAI by 17% to over 40%. In the dry season, the instrument overestimated LAI by the contribution of the woody area index. Examination of the seasonal variation in LAI for three successional stages in a tropical dry forest indicated differences in timing of leaf fall according to successional stage and functional group (i.e., lianas and trees). We conclude that when calculating LAI from optical estimates, it is necessary to account for the differences between values obtained from optical and semi-direct techniques. In addition, to calculate LAI from litter collected in traps, specific leaf area must be calculated for each species rather than from a mean value for multiple species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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