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Enregistrement W2910608256 · doi:10.71781/13137

Modélisation de la croissance architecturale et radiale du pin blanc dans l’est du Canada selon des facteurs environnementaux et climatiques

2018· dissertation· fr· W2910608256 sur OpenAlexaboutno aff
Laurence Larose

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un modèle de prédiction de la productivité forestière adapté à l’ontogénie et phénologie du pin blanc permettrait d’optimiser sa production. La croissance architecturale du houppier (longueur de la pousse annuelle et le nombre de ramifications annuel) et la croissance radiale (largeur du cerne annuelle) ont été mesurées sur quatre sites dans le Québec méridional. Ces variables réponses ont été mises en relation dans des modèles avec des variables explicatives soulevées par plusieurs études comme étant importantes pour la croissance du pin blanc ou d’autres espèces forestières. Ces modèles ont été séparés selon deux catégories de variables explicatives. Il s’agit de variables environnementales et climatiques. Le modèle le plus parcimonieux par catégorie et par variable réponse a été déterminé en utilisant le critère d’Akaike. Il s’agit alors du modèle le moins biaisé et le plus précis. Les modèles de croissance considérant des facteurs environnementaux comprenaient un indice de compétition indépendant de la distance ne tenant compte que des arbres compétiteurs d’un diamètre plus important que l’arbre cible dans un rayon d’influence de 8 m. Certaines variables climatiques mensuelles, de température et de précipitations, de l’année précédant la croissance et de l’année de la croissance sont ressorties comme importantes pour la croissance architecturales et radiales. Seul le modèle climatique de croissance radiale est suffisamment explicatif (65,9%) pour être considéré adéquat pour une simulation de prédiction de production forestière.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations0
Publié2018
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