Modeling net CO<sub>2</sub> assimilation (<i>A</i><sub>N</sub>) within the crown of young planted <i>Larix olgensis</i> trees
Notice bibliographique
Résumé
Net CO2 assimilation (AN) is an important physiological indicator that reflects the photosynthetic capacity. The seasonal and spatial variations of AN play an important role in carbon uptake simulations, especially for trees. To gain a clearer understanding of the state of the branch carbon balance, it is necessary to more carefully evaluate the dynamic variation of AN over different gradients in the crown during the growing season. Gas exchange, leaf temperature (Tleaf), vapor pressure deficit (VPD), leaf mass per area (LMA), and relative depth into crown (RDINC) were measured throughout the growing season of planted Larix olgensis A. Henry trees. A semi-empirical model for predicting multilayered crown AN was established by incorporating Tleaf, VPD, LMA, RDINC, and their combinations into a photosynthetic light response (PLR) curve model using re-parameterization. The model was assessed based on goodness of fit (adjusted coefficient of determination ([Formula: see text]), root mean square error (RMSE), and Akaike’s information criterion (AIC)) and on the validation results (mean error (ME), mean absolute error (MAE), precision estimation (P)) and performed well. The multilayered predicted model of crown AN lays the foundation for calculating the multilayered photosynthetic production within the crown and determining the range of the functional crown for individual trees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».