Bamboo biomass estimation for sustainable forest management and climate mitigation: a comprehensive review of allometric models and emerging technologies
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
This review synthesizes global research on allometric models for estimating bamboo biomass across a wide range of species and ecological regions. A systematic search of four major scientific databases Scopus, Web of Science, Science Direct, and Google Scholar covering the period 2000–2025 identified 55 peer-reviewed studies that met defined inclusion criteria. The review evaluates the effectiveness, limitations, and applications of these models in supporting forest management, carbon sequestration, sustainable agriculture, and bioenergy production. Representative case studies from Asia, Africa, Latin America, and other regions reveal key methodological trends, including species-specific modeling, regional adaptation, and the use of standardized biometric parameters. Persistent challenges include limited data availability, restricted model transferability across regions, and the influence of structural variation among bamboo species on model accuracy. Recent innovations highlight the integration of remote sensing, LiDAR (Light Detection and Ranging), machine learning, and GIS (Geographic Information Systems) to improve model precision, scalability, and operational efficiency. The review underscores the importance of regionally calibrated models and proposes a hybrid framework that combines field-based measurements with advanced analytical tools to capture spatial and temporal variability in bamboo biomass. Finally, future research directions are outlined, focusing on enhancing model robustness, expanding geographic and taxonomic coverage, and improving policy relevance in the context of climate change mitigation and sustainable land-use planning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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