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Enregistrement W79682999 · doi:10.1093/njaf/19.3.128

Biomass Estimation Errors Associated with the Use of Published Regression Equations of Paper Birch and Trembling Aspen

2002· article· en· W79682999 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNorthern Journal of Applied Forestry · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Seemingly unrelated regressionsMean squared errorEnvironmental scienceBetula platyphyllaMathematicsRegression analysisEstimationRegressionTree (set theory)StatisticsEcologyBotanyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since forest biomass contributes a significant proportion of global carbon cycle, obtaining accurate estimate of forest biomass is important. The root mean squared error (RMSE), the percents of the mean observed values were used to compare the precision of local and published biomass equations for paper birch and trembling aspen. With the exception of stemwood biomass equations, the biomass equations for these two species tended to be stand specific. Measured as percent of mean observed values, the values of biomass/tree predicted from the published equations for paper birch varied from 49.9% to 140.2% for foliage and from 155% to 238.7% for live branches; the estimates for trembling aspen ranged from 71.8% to 81.3% for foliage and from 55.3% to 164.5% for live branches. There were large discrepancies between the measured data and the published equations in graphical form as well as biomass estimates, particularly for foliage, live branches, and stembark. Clearly, published regression equations should be checked for their applicability before they are used to estimate the biomass of particular stands.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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