Modeling taper and volume of Sal (Shorea robusta Gaertn. f.) trees in the western Terai region of Nepal
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».