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Enregistrement W2990660372 · doi:10.3390/f10121058

Examining Naturogenic Processes and Anthropogenic Influences on Tree Growth and Development via Stem Analysis: Data Processing and Computational Analytics

2019· article· en· W2990660372 sur OpenAlexaff
Peter F. Newton

Notice bibliographique

RevueForests · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTree (set theory)Cross section (physics)Computer scienceMathematicsAlgorithmGeometryPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to develop a stem analysis data processing and computational algorithm and associated software suite that was (1) applicable to temperate and boreal forest tree species, (2) mathematically consistent with excurrent tree stem geometric and allometric principles, (3) compatible with data structures obtained using proprietary and non-proprietary imaging systems, and (4) executable on Windows®-based operating systems. Computationally, the suite denoted SAP (Stem Analysis Program), deployed sectional-specific formulae that were in accord with the following geometric assumptions: (1) stump section was treated as a solid of revolution resembling a cylinder; (2) sections between the stump and the tip were treated as a solid of revolution resembling a frustum of a cone for sections with continuous annual increments, otherwise treated as a cone; and (3) tip section was treated as a solid of revolution resembling a cone. The algorithm also corrected for the slant-based sectional length measurements using Pythagorean Theorem and eliminated the requirement to predict age-specific apex height development through the use of a linear interpolation procedure. Based on input data structures consisting of annual ring-width xylem sequences measured from cross-sectional disk samples acquired at multiple positions along the tree’s main stem, the suite produces a broad array of output, inclusive of radial and longitudinal ring-width sequences, apical growth increments, annual and cumulative sectional and cumulative volume production patterns, and historically reconstructed stem taper profiles. In total, the SAP creates six output data files for each tree analyzed: (1) input data reference summary (e.g., geometric mean ring-widths and resultant radii for each cross-section); (2) radial growth patterns for the cross-section sampled at breast-height (e.g., absolute and relative diameter and basal area growth estimates); (3) sectional (vertical) profiles of volume growth patterns (e.g., absolute and relative growth estimates within each section (bolt)); (4) cumulative volume growth patterns for the entire tree; (5) historical taper profile estimates (e.g., heights and diameters by year); and (6) texturally-labeled compendium of all output files generated. Additionally, real-time graphical output was produced for the purposes of data assessment and verification during the radial sequence data acquisition stage (e.g., graphical presentation of annual ring-width sequences by radii and disk, for use in validating input data structures and increment measurements derived from the imaging system), and interpreting growth and development patterns (e.g., vertical growth layer and specific volume increment profiles by age or year). The utility of the SAP suite was exemplified by processing WindendroTM-based annual ring-width xylem sequences obtained from cross-sectional disks extracted from a jack pine (Pinus banksiana Lamb.) tree via percent-height destructive stem analysis, and subsequently elucidating growth and developmental patterns within the context of silviculture treatment effects (thinning). The SAP suite provides the conceptual and logistical foundation for the continued deployment of the stem analysis approach in a wide range of investigations, including those examining the effect of naturogenic processes and anthropogenic influences on tree growth and development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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