Demystifying field application of Critical Height Sampling in estimating stand volume
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Critical Height Sampling (CHS) estimates stand volume free from any model and tree form assumptions. Despite its introduction more than four decades ago, CHS has not been widely applied in the field due to perceived challenges in measurement. The objectives of this study were to compare estimated stand volume between CHS and sampling methods that used volume or taper models, the equivalence of the sampling methods, and their relative efficiency. We established 65 field plots in planted forests of two coniferous tree species. We estimated stand volume for a range of Basal Area Factors (BAFs). Results showed that CHS produced the most similar mean stand volume across BAFs and tree species with maximum differences between BAFs of 5–18 m 3 ·ha −1 . Horizontal Point Sampling (HPS) using volume models produced very large variability in mean stand volume across BAFs with the differences up to 126 m 3 ·ha −1 . However, CHS was less precise and less efficient than HPS. Furthermore, none of the sampling methods were statistically interchangeable with CHS at an allowable tolerance of ≤55 m 3 ·ha −1 . About 72% of critical height measurements were below crown base indicating that critical height was more accessible to measurement than expected. Our study suggests that the consistency in the mean estimates of CHS is a major advantage when planning a forest inventory . When checking against CHS, results hint that HPS estimates might contain potential model bias. These strengths of CHS could outweigh its lower precision. Our study also implies serious implications in financial terms when choosing a sampling method. Lastly, CHS could potentially benefit forest management as an alternate option of estimating stand volume when volume or taper models are lacking or are not reliable.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle