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Enregistrement W2524003028 · doi:10.1139/cjfr-2016-0131

Biomass equations for lodgepole pine in northern Sweden

2016· article· en· W2524003028 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Björn Elfving, Kristina Ahnlund Ulvcrona, Gustaf Egnell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnergimyndighetenSveriges Lantbruksuniversitet
Mots-clésPinus contortaScots pineBiomass (ecology)Tree allometryBark (sound)Environmental sciencePinus <genus>BotanyCrown (dentistry)ForestryWoody plantEcologyBiologyBiomass partitioningGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass equations for cultivated lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex Loud. var. latifolia Engelm.) were developed based on data from destructive biomass sampling of 164 trees collected from 13 sites at latitudes 61.9°N–66.2°N in northern Sweden. Stand age varied between 20 and 87 years and top height varied between 8 and 32 m. Seeded and planted stands with different densities were included. Allometric biomass equations for all above-stump components were constructed, expressing dry mass of stem, bark, living and dead branch wood, foliage, and cones, as well as total mass. Equations with one to three independent variables were constructed for each component, accounting for variances within and between sites. Estimated values for trees of different sizes were compared with corresponding estimates for lodgepole pine in Canada and Scots pine (Pinus sylvestris L.) in Sweden and Finland. Residual variation of our equations was lower than that of equations from other sources. Our equations predicted average biomass levels similar to the predictions from Canadian equations for natural stands. In comparison with Scots pine, at given stem dimensions, lodgepole pine had 50%–100% more foliage biomass and greater dead branch biomass with increasing tree size. The wide amplitude of our data and the flexible form of our equations should make them useful for wider application.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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