Determining the effectiveness of using acoustic velocity as an indirect measurement of branchiness in standing longleaf pine
Notice bibliographique
Résumé
Branches reduce stem quality, and the level of the effect is determined by the geometry, size, and number, of associated knots. Quantifying branchiness is difficult, as visual estimates are subjective, and mechanical measurements are impractical. Acoustic velocity (AV) is a relatively novel measurement capturing the speed stress travels through wood. AV is correlated with wood stiffness and is affected by internal characteristics like knots. This project tested AV as an indirect branchiness metric by measuring AV, height, diameter, and counting branches classified by diameter on 255 standing 8 year old longleaf pine ( Pinus palustris). AV was highly correlated with height (r = 0.76, p < 0.0001) and slenderness (r = 0.52, p < 0.0001). AV was moderately correlated with large living branches (diameter > 2.54 cm) (r = −0.27, p < 0.0001), but not correlated with total branches. Height, slenderness, and the count of large living branches (diameter > 2.54 cm) were included in the selected model for AV. Inclusion of dead or small (diameter < 2.54 cm) branches reduced model power. The best model captured 11% of the variation in AV, of which branches explained 5%. We conclude that AV does not appropriately quantify individual tree branchiness, but may be suitable for comparing populations such as families or provenances.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».