Comparison of geospatial and ground-based methods for determining postharvest dispersed woody residues
Notice bibliographique
Résumé
Postharvest woody residues are measured to estimate billable waste, bioenergy potential, fuel loadings, and carbon budgets. In fall 2014, a waste and residue survey (WRS) established twenty-nine 0.4 ha plots in the dispersed residue stratum on two cutblocks on Vancouver Island, British Columbia, and measured woody residue “logs” ≥ 10 cm inside-bark diameter and ≥ 20 cm in length. A line-intersect sampling (LIS), in spring 2015, measured all woody debris ≥ 10 cm diameter outside bark (DOB) on 18 plots. High-resolution (2 cm) photography was acquired in summer 2015, orthophotomosaics were prepared and analyzed for residue “logs” ≥ 10 cm DOB in 29 plots using semi-automated “log” delineation (SLD) and manual heads-up “log” digitization (MLD). After adjustment for bark thickness, SLD values were still higher than WRS values, due to inclusion of non-log pieces, though MLD values were not. LIS values were not different from WRS values once adjusted for bark thickness, transect overlaps, and decayed or non-log pieces excluded. The LIS and preharvest forest cover species composition differed from the WRS. While the SLD geospatial method can census ≥ 10 cm diameter residues in entire cutblocks, it was biased. Field-based methods may be required to correct SLD bias and measure species composition to determine bark thickness and wood densities to calculate biomass from residue volumes.
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 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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».