Developing generalized, calibratable, mixed-effects meta-models for large-scale biomass prediction
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale prediction of forest biomass is of interest for forest science, ecology, and issues related to climate change. Previous research has attempted to provide allometric models suitable for large-scale biomass prediction using different methods. We present a new approach for meta-analysis of existing biomass equations using mixed-effects modelling on simulated data. The resulting generalized meta-models can be calibrated for local conditions. This meta-analytical approach allows for directly benefiting from previous research to minimize data collection and properly take into account the unknown differences between different locations within large areas. The approach is demonstrated by developing pan-Mediterranean mixed-effects meta-models for Pinus brutia Ten. The fixed part of the meta-models enables sound aboveground biomass predictions throughout practically the full native range of the species. Significant improvement in the predictive performance can be further gained by using small local datasets for model calibration. The calibration procedure for location-specific biomass prediction is based on best linear unbiased predictor of random effects. The predictive performance of the meta-models under different sampling strategies is validated in an independent dataset. The results show that mixed-effects meta-models may enable accurate and robust large-scale biomass predictions. Calibration for specific locations based on minimal data collection effort performs better than fitting location-specific equations based on much larger samples. The advantages of mixed-effects meta-models are of interest not only for further biomass-related research and applications, but also for other modelling disciplines within forest science.
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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 | 0,036 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».