Effects of stem and pith eccentricity on the accuracy of basal area increment estimations
Notice bibliographique
Résumé
Accurate tree growth quantification is crucial in ecology to assess tree growth. Basal area increment (BAI) is typically calculated from tree rings on increment cores, assuming trees are perfect circles with centered piths. However, trees often have pith offset and stem out-of-roundness, leading to estimation errors. Yet, we do not know how much estimation error results from these eccentricities. Using geometric principles that hold across all tree sizes, we quantified the effects of these eccentricities on BAI accuracy by comparing estimates from four calculation methods and varying core numbers (one to four) against true BAIs taken from cross-section scans. Analysis of 109 cross-sections from 25 temperate species showed that with one core, pith eccentricity accounts for 21% of the error in BAI estimation, and stem eccentricity for 8%. Taking multiple cores, especially two-opposite cores, significantly reduces these errors, with four cores fully accounting for both eccentricities. We recommend using multiple cores to minimize error, with two-opposite cores—taken uphill and downhill—being the most effective approach. We also provide methods for quantifying and reporting pith and stem eccentricity in the field, offering practical guidance for practitioners to calculate estimation errors based on their methods.
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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 | 0,015 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».