Detection of<i>Ganoderma australe</i>Decay in Three<i>Acacia confusa</i>Trees: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study aims to utilize various nondestructive methods to assess the internal trunks of 3Acacia confusatrees affected byGanoderma australedecay. Methods Visual Tree Assessment (VTA) was employed to examine the trees, selecting 3 Taiwan acacia (Acacia confusa) trees at the base of whichG. australefungal fruiting bodies were growing, identified as severely damaged and classified as having an immediate hazard level. Subsequently, a stress wave device was used to detect the cross-sectional area of these trees at the locations whereG. australefungus was growing in order to obtain 2D tomographies of stress wave velocity. Following this, a resistance drilling instrument was used to examine the same cross-sectional areas, acquiring resistance drilling amplitude data. Finally, the 3 trees were felled, and 15-cm thick discs were cut from the same cross-sectional areas for laboratory testing. Results Using 2D sonic tomography and a corresponding velocity grid map of stress wave velocity revealed areas with varying velocities across the trunk cross sections. Drill resistance profile curves depicted changes in resistance strength, while visual inspections of disk cross sections indicated the location and severity of decay. Additionally, pilodyn penetration testing showed different penetration depths on the surfaces of the disk cross sections. Conclusion The study discusses the use of these detective methods to discover the location and extent of decay within tree trunks and assesses the percentage of decay in cross-sectional areas, providing a reference for tree risk assessment levels.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».