Evolution, history, and use of stem taper equations: a review of their development, application, and implementation
Notice bibliographique
Résumé
Stem taper equations, which predict the change in stem form from ground to tip, have become the primary means for estimating bole volume. Stem taper equations can provide predictions with similar levels of accuracy as volume equations, but with greater flexibility, a wider range of potential uses, and consistency between taper and volume. This review is a synthesis of the current state of knowledge on stem taper equations and an assessment of challenges for future model refinement. It includes the history and evolution of stem taper model forms, which have received tremendous attention and focus over the last several decades. Additional focal areas covered are (i) the use of additional covariates beyond tree diameter at breast height (DBH) and total height; (ii) alternative statistical methods for developing stem taper equations such as parametric, semiparametric, and nonparametric approaches; (iii) key considerations for proper development, application, and use of stem taper equations such as sample size requirements, local calibration, and evaluation; and (iv) a synthesis of key findings, future opportunities, and ongoing challenges. Current and developing technologies such as terrestrial laser scanning (TLS) offer an unprecedented opportunity to measure stem form in much greater detail at significantly lower costs and time requirements than traditional methods. Overall, continued development, refinement, and application of stem taper equations will remain important given the critical nature of tree volume for science, accurate inventories, and ultimately, sustainable forest management.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».