Mathematical Modeling of Olive Trees Age: Case Study of ‘Mehras’ Variety in Kathraba Village in Karak Governorate
Notice bibliographique
Résumé
This study explores methods for estimating the approximate age of Olea europaea (Mehras variety) in Kathraba, Ay District, Al-Karak Governorate, Jordan. Traditional methods for age estimation are often imprecise and time-consuming. Although the Pannelli algorithm is well-established, this research integrates it with mathematical modeling, machine learning, and remote sensing techniques to enhance accuracy and practicality. Data on tree dimensions, environmental conditions, and growth traits were collected and analyzed. Results indicate a strong correlation between physical characteristics and estimated age. Single-trunk trees had a maximum mean estimated age of approximately 1,025 years, with a trunk circumference of 13 meters. Multi-trunk trees showed a slightly higher mean estimated age of around 1,030.5 years, possibly due to the complexity of growth patterns rather than actual age differences. The highest estimated age reached 1,242 years based on basal stump perimeter (maxTD), while the lowest perimeter measurements were recorded below the trunk bio-fraction at height HPM. A significant relationship was observed between base diameter, basal stump measurements, and cumulative branch dimensions with the perimeter (PM) of each trunk. To reduce variability, the arithmetic mean of four age estimates was used as the final age value.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».