Accounting for error correlations in diameter increment modelling: a case study applied to northern hardwood stands in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a diameter increment model was calibrated for individual trees in hardwood stands in Quebec, Canada. Two random effects, a first one for the plot and a second one for the time interval nested in the plot, and a covariance structure were included in the model to account for spatial and serial correlations. The diameter at breast height, species group, vigor and product classes, and basal area were the explanatory variables that were tested in this analysis. The adequacy of the covariance features (random effects and covariance structure) were tested through empirical correlations calculated from normalized residuals. A cross-validation was also carried out to evaluate the model. The normalized residuals showed no departure from the assumption of independently and normally distributed error terms with homogeneous variances. Consequently, the statistical inferences could be considered as valid. The results showed that the average diameter increment pattern differs among the species. Although tree product and vigor were significant explanatory variables, their effects were relatively small. On the other hand, basal area had a large and significant negative effect on diameter increment. Our study demonstrates that empirical correlations calculated from normalized residuals can be used as an additional tool to test the adequacy of the covariance features in a mixed-effects model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».