Applicability of digital photography in monitoring changes of leaf inclination and foliage clumping with time
Bibliographic record
Abstract
Valgusel on ülioluline roll puuvõrade arengus, mõjutades fotosünteesi intensiivsust, taimede kasvu ja ökosüsteemi primaarproduktsiooni. Puulehtede kaldenurgad ja klasteriseerumisindeks on kaks olulist parameetrit, mis määravad, mil määral valgus võra sisemusse pääseb. Esimene neist kirjeldab, milliste nurkade all lehed kasvavad, ja teine, kui tihedalt on lehed grupeerunud võrseteks, oksteks ja muudeks struktuurideks. Ehkki mõlemad parameetrid on taimkatte produktiivsuse ja kiirguslevi modelleerimiseks hädavajalikud, on neid andmete kogumise suure keerukuse tõttu mudelites sageli käsitletud konstantidena või hoopis eiratud. Käesolevas doktoritöös kasutati lehenurkade mõõtmiseks lihtsat digifotodel põhinevat meetodit. Pärast meetodi usaldusväärsuse tõestamist rakendati seda, et uurida erinevate puuliikide lehenurki kogu kasvuperioodi vältel. Selgus, et lehenurgad varieeruvad suurel määral sõltuvalt puuliigist, lehtede kõrgusest võras, kasvuperioodi etapist ja valguse kättesaadavusest. Erinevate klasteriseerumisindeksi mõõtmismeetodite võrdlus näitas, et digifotograafia on sobivaim viis andmete kogumiseks ka klasteriseerumise arvutamisel. Töö käigus koguti kokku kõige mahukam hetkel saadaolev lehenurkade andmestik ning tehti see laiemale kogukonnale avalikult kättesaadavaks. Ühtlasi näidati, et kliimamuutustega kaasnev kõrgem süsihappegaasi kontsentratsioon atmosfääris ei mõjuta lehenurkasid ega klasteriseerumisindeksit, tänu millele jäävad kogutud andmed rakendatavaks ka edaspidi.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
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".