Modelling outer- and inner-crown profiles based on tree status and cardinal directions in relation to competition for <i>Larix kaempferi</i> plantations in northeastern China
Notice bibliographique
Résumé
Using the branch data from 90 sample trees, we developed novel models of outer- and inner-crown profiles for the northern, eastern, southern, and western sides of planted Larix kaempferi (Lam.) Carrière trees in northeastern China via the integration of competition indices (CIs) based on nonlinear marginal regression (NMR). We also used nonparametric boundary regression (NBR) to model the crown-profile boundary. The largest crown radius and inflection points of sample trees were calculated using NBR and NMR. We determined that the CIs of the ratio of the diameter of the subject tree to the quadratic mean diameter (CI3) and ratio of the basal area of the subject tree to the mean basal area of the stand (CI5) were the best distance-independent CIs for incorporation into the models of outer- and inner-crown profiles, respectively. The CIs showed a significant effect on the outer-crown profile in all four directions for dominant, intermediate, and suppressed trees but did not show a significant effect on inner-crown profile. The outer-crown radius increased and inner-crown radius decreased with increasing CI3 and CI5, respectively. The crown profile on the northern side was the largest, which conformed to the regularity in the mean current increment of the sampled branches.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».