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Enregistrement W2340259764 · doi:10.1093/aob/mcw059

Linking ice accretion and crown structure: towards a model of the effect of freezing rain on tree canopies

2016· article· en· W2340259764 sur OpenAlexafffund
Charles A. Nock, Bastien Lecigne, Olivier Taugourdeau, David F. Greene, Jean Dauzat, Sylvain Delagrange, Christian Messier

Notice bibliographique

RevueAnnals of Botany · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésCrown (dentistry)Accretion (finance)InterceptionAtmospheric sciencesEnvironmental scienceBiologyPhysicsAstrophysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Despite a longstanding interest in variation in tree species vulnerability to ice storm damage, quantitative analyses of the influence of crown structure on within-crown variation in ice accretion are rare. In particular, the effect of prior interception by higher branches on lower branch accumulation remains unstudied. The aim of this study was to test the hypothesis that intra-crown ice accretion can be predicted by a measure of the degree of sheltering by neighbouring branches. METHODS: Freezing rain was artificially applied to Acer platanoides L., and in situ branch-ice thickness was measured directly and from LiDAR point clouds. Two models of freezing rain interception were developed: 'IceCube', which uses point clouds to relate ice accretion to a voxel-based index (sheltering factor; SF) of the sheltering effect of branch elements above a measurement point; and 'IceTree', a simulation model for in silico evaluation of the interception pattern of freezing rain in virtual tree crowns. KEY RESULTS: Intra-crown radial ice accretion varied strongly, declining from the tips to the bases of branches and from the top to the base of the crown. SF for branches varied strongly within the crown, and differences among branches were consistent for a range of model parameters. Intra-crown variation in ice accretion on branches was related to SF (R(2) = 0·46), with in silico results from IceTree supporting empirical relationships from IceCube. CONCLUSIONS: Empirical results and simulations confirmed a key role for crown architecture in determining intra-crown patterns of ice accretion. As suspected, the concentration of freezing rain droplets is attenuated by passage through the upper crown, and thus higher branches accumulate more ice than lower branches. This is the first step in developing a model that can provide a quantitative basis for investigating intra-crown and inter-specific variation in freezing rain damage.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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