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Enregistrement W4387271991 · doi:10.18671/sertec.v26n48.075

É possível aplicar equações de biomassa individual obtidas em povoamentos de Eucalyptus sob alto fuste em áreas de talhadia? Um estudo de caso em Mogi Guaçu, SP

2023· article· pt· W4387271991 sur OpenAlexaff
Jonatas Carlos da Silva, Lorena Paulina dos Santos, Sara Bezerra Bandeira Milhomem, Thiago Wendling Gonçalves de Oliveira, Rute Berger, Rodrigo Hakamada

Notice bibliographique

RevueSérie Técnica/Série Técnica IPEF · 2023
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensCascades (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEucalyptusMathematicsBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMO: O presente trabalho teve como objetivo ajustar equações de biomassa individual em clones de Eucalyptus spp.sob talhadia e comparar com os resultados obtidos por equações ajustadas sob alto fuste aos 36 meses de idade.O estudo foi realizado no município de Mogi Guaçu-SP e os dados de biomassa da segunda rotação foram coletados a partir da análise destrutiva de quatro clones e realizado o ajuste das equações por meio da análise de regressão, em que se utilizou como variável dependente a biomassa total de lenho (Bi), e as variáveis independentes, o Diâmetro a Altura do Peito (DAP) e a altura total (H) das árvores.Dos quatro clones avaliados, em apenas um não houve diferença entre a biomassa individual estimada por meio das duas equações (E5) e os outros três (A1, C3 e G7) superestimavam a biomassa em média de 22%.com a estimativa pela equação obtida na talhadia.O desenvolvimento silvicultural dos genótipos pode influenciar na dispersão dos dados em relação ao ajuste entre equações ajustadas em duas rotações, a exemplo da maior mortalidade do clone C3, portanto, torna-se necessário o aprofundamento em outras variáveis de estudo para fortalecer o uso de mesmas equações ajustadas em diferentes rotações.Palavras-chave:

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,247 · 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'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
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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