MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2582474650 · doi:10.1139/cjfr-2016-0135

Integrated system of equations for estimating stem volume, density, and biomass for Australian redcedar (<i>Toona ciliata</i>) plantations

2017· article· en· W2582474650 sur OpenAlexvenueno aff
Natalino Calegário, Timothy G. Grégoire, Tatiane Antunes da Silva, Mário Tomazello Filho, Joyce A. Alves

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésPithBotanyMathematicsBark (sound)RADIUSDiameter at breast heightHorticultureForestryBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A system of equations is proposed to assess the stem wood density variation of Toona ciliata M. Roem. growing in Brazilian plantations. As a taper function, a third-degree polynomial was fitted and the stem radius squared (r2), the dependent variable, was estimated as a function of diameter at breast height (dbh), total height (ht), and radius (r) at height (h). A nonlinear function was fitted to estimate wood density variation, having as the independent variable the ratio of r to h. The stem mass was estimated by integrating the product of stem volume and wood density. Stem measurements from a group of 72 trees of T. ciliata were used to fit the taper equation. A group of six trees was selected and a wood density database was created using X-ray technology. Both the taper and the nonlinear functions performed well in estimating the radius and the wood density. The within-tree wood density systematically increased from pith to bark and from the base to the top of the tree. With the density varying from base to top, the estimated mass of the stem, compared with the mass estimated using wood density value at dbh, had a bias of 4.2%. When the density variations from base to top and from pith to bark of the tree were considered, the estimated mass had a bias of 1.5%.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest Research→Même sujetForest ecology and management→Travaux en français237 207→