É possível aplicar equações de biomassa individual obtidas em povoamentos de Eucalyptus sob alto fuste em áreas de talhadia? Um estudo de caso em Mogi Guaçu, SP
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: O presente trabalho teve como objetivo ajustar equações de biomassa individual em clones de Eucalyptus spp.sob talhadia e comparar com os resultados obtidos por equações ajustadas sob alto fuste aos 36 meses de idade.O estudo foi realizado no município de Mogi Guaçu-SP e os dados de biomassa da segunda rotação foram coletados a partir da análise destrutiva de quatro clones e realizado o ajuste das equações por meio da análise de regressão, em que se utilizou como variável dependente a biomassa total de lenho (Bi), e as variáveis independentes, o Diâmetro a Altura do Peito (DAP) e a altura total (H) das árvores.Dos quatro clones avaliados, em apenas um não houve diferença entre a biomassa individual estimada por meio das duas equações (E5) e os outros três (A1, C3 e G7) superestimavam a biomassa em média de 22%.com a estimativa pela equação obtida na talhadia.O desenvolvimento silvicultural dos genótipos pode influenciar na dispersão dos dados em relação ao ajuste entre equações ajustadas em duas rotações, a exemplo da maior mortalidade do clone C3, portanto, torna-se necessário o aprofundamento em outras variáveis de estudo para fortalecer o uso de mesmas equações ajustadas em diferentes rotações.Palavras-chave:
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".