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Record W1500265764

Modèles des caractéristiques des branches du pin gris

2010· article· fr· W1500265764 on OpenAlexaboutno aff
Éric Beaulieu

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicHorticultural and Viticultural Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesCombinatoricsMathematicsArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Quatre-vingt-trois tiges ont été échantillonnées dans trois régions de l'Est du Canada de façon à modéliser trois caractéristiques des branches du pin gris: le nombre de branches par pousse annuelle, l'angle d'insertion et le diamètre. Des modèles linéaires généralisés à effets aléatoires ont été privilégiés. Des différences dans les caractéristiques des branches observées entre les branches nodales et internodales nous ont poussés à séparer les modèles par type de branche (nodal versus internodal). Le nombre de branches nodales est proportionnel à la longueur de la pousse annuelle. Le nombre de branches internodales augmente lui aussi avec la longueur de la pousse annuelle, mais diminue avec l'âge de l'arbre. L'angle d'insertion dépend essentiellement du numéro de la pousse annuelle en partant de l'apex (i.e. l'âge de la branche). Les modèles prédisant le diamètre des branches étaient les plus complexes avec la position verticale de la branche et la taille de l'arbre (DHP et hauteur totale) comme groupes de variables explicatives significatives. Les effets aléatoires à l'échelle de la région et de la parcelle étaient infimes par rapport à ceux à l'échelle de l'arbre et de la pousse annuelle. L'importance des effets aléatoires à l'échelle de l'arbre pourrait être un symptôme du contrôle génétique sur le nombre de branches et, dans une moindre mesure, sur le diamètre des branches. L'interaction entre l'angle d'insertion et le diamètre est relativement forte puisque tous les modèles qui les utilisaient montraient de meilleures statistiques d'ajustement, à l'exception du modèle d'angle d'insertion des branches internodales. Ces résultats nous portent à croire que des variables supplémentaires à l'échelle de l.'arbre, de la pousse annuelle et de la branche devraient être examinées dans l'espoir de mieux comprendre la dynamique des branches. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : branchaison, qualité du bois, nombre de branches, diamètre de branche, angle d'insertion de branche, Pinus banksiana

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.583
Threshold uncertainty score0.839

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.199
Teacher spread0.184 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
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