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Enregistrement W2734372233 · doi:10.1139/cjfr-2017-0108

Deriving compatible taper functions from volume ratio equations based on upper-stem height

2017· article· en· W2734372233 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas B. Lynch, Dehai Zhao, Will Harges, John Paul McTague

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceNational Institute of Food and AgricultureOklahoma State UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésVolume (thermodynamics)MathematicsFunction (biology)Surface-area-to-volume ratioLoblolly pineMathematical analysisThermodynamicsPinus <genus>Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A very common model for prediction of tree stem volumes to upper-stem height or diameter limits is the use of a merchantable to total volume ratio function multiplied by a total stem volume function. Many users of these prediction systems also desire taper equations that can predict heights to upper-stem diameters. While taper equations compatible with volume ratio equations have been used for many years, compatible taper equations from volume ratio equations that are functions of upper-stem height have been used infrequently. Yet many studies have indicated that height-based ratio equations perform well and frequently have statistics of fit that are comparable with diameter-based volume ratio equations. Compatible taper equations derived from height-based ratio equations are presented here. The methodology that uses height-based merchantable to total volume ratios does not require the solution of a differential equation after differentiating the height-based volume ratio, as is necessary when using the method of deriving taper equations from diameter-based merchantable to total volume ratios. This could be an advantage depending on the complexity of the ratio function. Example taper equations fitted to loblolly pine (Pinus taeda L.) data from the southeastern USA and the state of Oklahoma, USA, indicate good fit to these data, whether fitted directly to taper data or implicitly by using parameters fitted to volume ratio data.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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