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Enregistrement W2806203075 · doi:10.5539/jas.v10n7p110

Morphometric Relationships as Indicative of Silvicultural Interventions for Brazilian Pine in Southern Brazil

2018· article· en· W2806203075 sur OpenAlexvenueno aff
André Felipe Hess, Táscilla Magalhães Loiola, Myrcia Minatti, Gabriel Teixeira da Rosa, Isadora de Arruda Souza, Emanuel Arnoni Costa, Luís Paulo Baldissera Schorr, Geedre Adriano Borsoi, Thiago Floriani Stepka

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade do Estado de Santa CatarinaFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa Catarina
Mots-clésForestryCrown (dentistry)HectareIntraspecific competitionSite indexCompetition (biology)GeographyEcologyExplained variationForest managementForest structureMathematicsBiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silvicultural interventions are necessary to control the competition and to maintain the forest structure. Thus, this work aimed to know the interactions between dendro/morphometric variables to indicate density interventions in Brazilian pine Forest. Dendrometric and morphometric variables were measured from 186 individual trees of this species, which were distributed in diametric classes at three sites. With the variables were fitted models for the relationships between the degree of slenderness and the potential crown diameter as a function of the number of trees per hectare. The fit indicated that the variables showed interaction and the relationship can be described by linear function explaining between 51.9 and 99.3% of the variance between morphometry and forest density. This adjustment and information can be used to indicate the optimum density according to the amplitude of each index. The results show that the morphometric indexes and their interaction indicate the period of the interventions, having relation with the characteristics of the site, the diametric structure and the dynamics of the forest growth.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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