Double sampling may improve the efficiency of litterfall estimatesContribution No. 2335 of the New Hampshire Agricultural Experiment Station, Durham, N.H.
Notice bibliographique
Résumé
The effort required for an extensive litterfall measurement campaign can be prohibitive. We propose a double sampling approach, in which a large set of traps is used in each stand to estimate total litterfall, and only a subset of these traps is sorted to the relevant components. We examine its feasibility using data from a regional litterfall study of eastern white pine ( Pinus strobus L.), in which the variables of interest were biomass of foliar litterfall from pine and nitrogen content of foliar litterfall from all vegetation. Double sampling was more efficient than simple random sampling but only if every trap received a rapid presorting to remove twigs and cones. The optimal strategy when pine foliar litterfall biomass was the target variable was to conduct full sorting on 33% of the traps. When foliar litterfall N was the target, sorting only 20% of the traps was optimal. Holding time costs constant, the variance of estimated pine foliar litterfall biomass could be reduced by 18%, whereas that for foliar litterfall N could be reduced by 49%. Alternately, when variance was held constant, the time cost could be reduced by 17% for pine foliar litterfall biomass or 44% for foliar litterfall N.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».