Biomass Data from Sector Subsampling of 360˚ Spherical Images
Notice bibliographique
Résumé
The base data were collected from 3 early spacing trials located in western Newfoundland, Canada (Cormack, Pasadena, Roddickton) and established in the early 1980s (Donnelly et al. 1986; Fig.1). All trees 1.3 m and taller were identified by species and measured for diameter at breast height and total height periodically since the time of treatment. Using the most recent measurement at each trial, stemwood, bark, branch, and foliage biomass (kg) was estimated for each tree using the Canadian national biomass equations. Total above-ground biomass was estimated by summing these components. Total basal area was estimated by calculating tree cross-sectional area, multiplying by the appropriate plot expansion factor, and summing across all live trees. Spherical photos were obtained at three photo sample points located at half the plot radius and at azimuths of 0˚, 120˚, and 240˚. Spherical photos were obtained a 1.6m and 2.6m above the ground. Photo horizontal point sampling (Wang et al. 2020) using a 2 M photo basal angle gauge was used to estimate basal area at each sample point using the 1.6m spherical photo. Sector subsampling was then used to select measure trees using a randomly generated sector azimuth and a sector angle of 7.2˚ (2% of 360˚). All visible trees within each sector were then measured for total height and diameter at breast height using the spherical stereographic techniques. Biomass was then estimated using the Canadian National Biomass Equations, assuming all sector-selected trees were balsam fir. The plot-level data and measure-tree data were used to estimate aboveground biomass (BM, tonnes∙ha-1) using simulated resampling of the photo sample point data and ratio estimation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,060 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».