Assessing the Translucence and Color-Change Methods for Estimating Sapwood Depth in Three Boreal Species
Notice bibliographique
Résumé
The translucence and color change in wood methods, which are commonly used to differentiate sapwood from heartwood in tree cores, are compared against the microscopic analysis of wood anatomy method for determining sapwood depth. The translucence method was tested on collected wood cores of White Spruce (Picea glauca (Moench) Voss) and Jack Pine (Pinus banksiana Lamb.). The color change in wood method was tested on Trembling Aspen (Populus tremuloides Michx.). For every statistical comparison, sapwood depth values obtained with the translucence or color-change methods were significantly different from those obtained using the microscopic analysis. Using the sapwood depth values obtained with microscopy as a reference, the bias associated with the translucence or color-change methods used on Picea glauca, Pinus banksiana and Populus tremuloides constantly under- or overestimated sapwood depths within −0.3 cm to 1.6 cm; −4.9 cm to 0.5 cm; and 0 to 1.8 cm, respectively. The different ranges of over- and underestimation arise from species-specific anatomical characteristics. Estimates for the errors in sapwood depth, when the depth is measured using either the translucence or color-change methods, are presented. These relationships and research outcomes will lead to more efficient forest monitoring and improved estimates of forest water balance, which in turn will lead to improved forest management in the face of climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».