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Enregistrement W2803871739 · doi:10.1139/cjfr-2018-0064

The conic-paraboloid formulae for coarse woody material volume and taper and their approximation

2018· article· en· W2803871739 sur OpenAlexvenueno aff
Mark J. Ducey, Shawn Fraver

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureNew Hampshire Agricultural Experiment StationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésParaboloidConic sectionMathematicsGeometryVolume (thermodynamics)InverseMathematical analysisPhysicsSurface (topology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conic-paraboloid volume equation is receiving increased use with downed coarse woody material (CWM), but the consequences for taper have not been identified mathematically. Requiring that subdivision of a conic-paraboloid yields two smaller conic-paraboloids leads to an exact taper equation intermediate between those of cones and second-order paraboloids. This exact taper equation does not have an explicit inverse, however. An alternative, naive approach does have an explicit inverse, but subdivision does not yield two conic-paraboloids. The exact conic-paraboloid is closely approximated by Fermat’s paraboloid with exponent 7/5. The exact and naive conic-paraboloids match in volume; differences in taper are ≤2.2% of large-end cross-sectional area and ≤5.9% of large-end diameter, while differences in inverse taper are ≤3.7% of total length. Fermat’s paraboloid is always within 1.2% of total volume; differences in taper are ≤0.8% of large-end cross-sectional area and ≤2.0% of large-end diameter, while differences in inverse taper are ≤1.1% of total length. Such differences are negligible given the variety of CWM shapes and practical measurement challenges. Either the exact conic-paraboloid or the corresponding Fermat’s paraboloid provides appropriate equations for estimating the volume and taper of CWM that is intermediate between conical and ordinary paraboloid frusta.

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)0,009
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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