Testing a New Approach to Quantify Growth Responses to Pruning Among Three Temperate Tree Species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In settled areas, electrical line safety is maintained by pruning encroaching trees. Identifying key predictors of branch elongation growth rate following pruning would assist in developing predictive models and optimizing pruning cycles. However, measuring branches in trees near electrical lines is complex and challenging. This paper describes an innovative approach using a handheld laser rangefinder to safely and accurately estimate growth from the ground. In-tree and ground-based laser measurements were highly correlated. This was followed by testing for correlations between branch growth response over a number of years after pruning and many biotic and abiotic factors forFraxinus pennsylvanica, Acer platanoides, andAcer saccharinum, in the city of Montréal, Canada. In a sample of 59 trees,A. saccharinumhad the greatest branch growth, followed byF. pennsylvanica, and finallyA. platanoides. Branch growth increased following pruning and subsequently strongly declined, withA. platanoidesdeclining the fastest. Branch inclination angle was positively correlated with growth rate for two species, but not forA. saccharinum. Among the types of pruning used, directional pruning techniques resulted in the least branch regrowth rate. Tree diameter was weakly related to branch growth rates. These results suggest that while growth conditions for street trees may be perceived as homogenous, there is substantial variation in branch growth response. This variation may be related to pruning history, or unmeasured abiotic or biotic variables. Estimating pruning cycle duration is a complex task and further work is needed to develop a predictive model for more accurate estimation of return times.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».