Monitoring the Diameter growth of irregular trunk trees in the Celtis forest in northern Republic of Congo
Notice bibliographique
Résumé
<p>Information on the growth of tropical trees is essential for the management of tropical forests. However, tree diameter measurements taken over irregularities result in negative diameter growth due to trunk shrinkage over time. The use of the close-range photogrammetric approach to harmonise diameter measurements of irregular trunk trees is likely to improve the diameter growth of these trees. This study uses close-range photogrammetric point cloud data and conventional measurements collected on 72 irregular trunk trees at Loundoungou to examine the diameter growth of irregular trunk trees in the Celtis forest in northern Republic of Congo. Significant differences were observed in the diameter above the irregularities and at 1.30 m from the ground between 2014 and 2021, suggesting the evolution of the trunk from 2014 to 2021. The relative change in diameter above the irregularities was 4 times greater than the diameter at 1.30 m above ground. Variations in trunk diameter growth were observed within each diameter type, with the rate of diameter growth above irregularities higher for the data set and for larger diameter trees. Diameter growth models using diameter at 1.30 m above ground were best (lowest AIC and BIC), suggesting that diameter at 1.30 m above ground is, therefore, the most appropriate predictor for irregular trunk trees. The results of this study highlighted the ability of the close-range photogrammetric approach to detect diameter growth at 1.30 m above ground, which is important for improving forest carbon balance estimates and decision-making in tropical forest management.</p> <div> <div> <div>published by the <strong> <a href="https://innspub.net/international-journal-of-biosciences/">International Journal of Biosciences (IJB)</a></strong></div> </div> </div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».