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Enregistrement W2884427876 · doi:10.3126/banko.v27i3.20544

Modeling taper and volume of Sal (Shorea robusta Gaertn. f.) trees in the western Terai region of Nepal

2018· article· en· W2884427876 sur OpenAlexaff
R. Silwal, Sharad Kumar Baral, Bir Bahadur Khanal Chhetri

Notice bibliographique

RevueBanko Janakari · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShorea robustaDiameter at breast heightCrown (dentistry)Volume (thermodynamics)ForestryMathematicsTree (set theory)BotanyBiologyGeographyMedicineDentistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Volume and taper equations are used for estimating timber volume and biomass of a tree. Despite their usefulness, precise and site specific equations are still lacking for commercially important tree species in Nepal. The study was carried out at Chandak Chatiya Mahila Community Forest in Bardia district and Lumbini Collaborative Forest of Saljhandi in Rupandehi district in western Terai of Nepal. A destructive sampling method was used and selected fifteen Sal trees (Shorea robusta Gaertn. f.) from Saljhandi (site 1) and eighteen trees from Bagnaha (site 2) randomly to calibrate an individual tree volume and a stem taper function. At first, a non-linear stem taper function was calibrated using stem diameters outside bark at different heights above ground as response variable and D (diameter at breast height), H (total height), h (height of interest) as predictors. Then, effect of crown characteristics on stem taper was evaluated. As stem HCB (height to crown base) was found to affect stem taper, its usefulness in existing stem volume equation was tested. Empirical relationships between V (stem volume) as a response variable and D, H, HCB and sites in Bardia and Rupandehi districts as predictors were established using a linear mixed modeling approach. Our result showed that, instead of H, use of HCB in stem volume equation increased model prediction accuracy and reduced prediction bias. Applicability of the suggested models for predicting individual S. robusta tree volume and stem taper is discussed. Banko JanakariA Journal of Forestry Information for Nepal Special Issue No. 4, 2018, Page: 76-83

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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