Allometric options for predicting tropical tree height and crown area from stem diameter in Central Africa
Notice bibliographique
Résumé
Allometric equations relating stem diameter to height (H–D) and crown area (CA–D) are widely applied to estimate forest structure and biomass. Few studies, however, have assessed whether differences in H–D and CA–D models among forest types are driven by species variability or plasticity. We examined six forest types in Central Africa to test the contribution of species variability and evaluate whether models incorporating forest-type data improve predictive accuracy. Data included 845 trees (52 species, 49 genera, 17 families). Variance partitioning showed that H–D allometry varied significantly among forest types, with diameter, forest type, and species jointly explaining 80% of variance. Excluding forest type increased the variance explained by species from 9% to 14%. For CA–D allometry, predictors explained 72% of variance, with independent effects of forest type (2%) and species (5%). Removing forest type did not shift variance toward species. Models incorporating forest-type information consistently yielded lower prediction errors than generalized models. These results demonstrate that species variability is the dominant driver of allometric relationships in Central African forests, although the balance between variability and plasticity differs between height and crown dimensions. Our findings highlight the importance of forest-type-specific allometric models for accurate carbon stock estimation and remote sensing calibration.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».