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Enregistrement W4378187011 · doi:10.4236/gsc.2023.132009

Wood Density Determination with the Perspective to Decarbonisation of Tropical Forest Species from the Luki Biosphere Reserve in the Democratic Republic of the Congo

2023· article· en· W4378187011 sur OpenAlexaff
Topwe Milongwe Mwene-Mbeja, Luboya Muisangie Jeannette, Bukasa Kadima Katanku, Kabongo Kanimba, Benjamin Kalenda Kabengela N’senda, Kamulumba Kayembe Gaby, Liyandja Impofi Jean-Claude, Lopema Ongala Dénis, Mbuyi Mpoyi Alain

Notice bibliographique

RevueGreen and Sustainable Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosphereTerminaliaTropical rainforestRainforestNature reserveAgroforestryGeographyForestryTropical forestEnvironmental scienceEcologyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Specimens of the forest species such as Pentaclethra macrophylla, Petersianthus macrocarpus, Pycnanthus angolensis and Terminalia superba have been sampled from LUKI Biosphere reserve in the Democratic Republic of the Congo in order to determine their wood density with the perspective to decarbonisation. These parameters have been found out experimentally utilizing a drying technique in an oven including techniques of immersion in an Erlenmeyer full of water. The corresponding results indicated that the four species wood density is respectively 0.85, 0.80, 0.77 and 0.51. These preliminary results will be useful in our ongoing project on carbon dioxide absorption capacity of Congo rainforest tree species.

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,481

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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