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Enregistrement W3171013817 · doi:10.1139/cjfr-2020-0345

Modelling specific gravity and diameter inside bark of western hemlock and Sitka spruce growing in southeast Alaska

2021· article· en· W3171013817 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph Dahlen, David Auty, Eini Lowell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest Research StationU.S. Forest ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésWestern HemlockTsugaForestryDominance (genetics)Bark (sound)SilvicultureDendrochronologyAnnual growth %ThujaGeographyBiologyBotanyEnvironmental scienceHorticultureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) and Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.)) are two commercially important species in Alaska, with harvests beginning to focus on naturally regenerated young-growth. We developed within-tree models of ring specific gravity (SG) and diameter inside bark (DIB) for young-growth western hemlock and Sitka spruce. Eight even-aged stands (age <75 years) in southeast Alaska were felled and disks collected from multiple height levels; 128 trees and 451 disks were collected for western hemlock, and 217 trees and 952 disks were collected for Sitka spruce. Radial strips were prepared and scanned using X-ray densitometry. We fitted nonlinear mixed-effects models to the data, with cambial age, height within tree, and dominance class used as explanatory variables. The R2 values (fixed effects only) for the SG models were 0.48 and 0.42 for western hemlock and Sitka spruce, respectively. The corresponding fit indices (R2) for the DIB models were 0.86 and 0.85 for western hemlock and Sitka spruce, respectively. Tree maps depicting the within-tree variation in SG showed more variability in Sitka spruce than in western hemlock. The wood and growth properties of young-growth trees in Alaska will continue to become more important as the US Forest Service transitions away from harvesting old-growth trees.

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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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