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Enregistrement W1973568248 · doi:10.5558/tfc85756-5

Ratio estimation to improve estimates of top height from suboptimal samples in forest inventory plots in Québec

2009· article· en· W1973568248 sur OpenAlexaffvenueabout
Daniel Mailly, Mélanie Gaudreault, Louis Blais

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForest inventorySite indexSampling (signal processing)StatisticsTree (set theory)MathematicsIndex (typography)EstimationPlot (graphics)ForestryEnvironmental scienceGeographyComputer scienceForest managementCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Top height is one of the most useful variables provided by sample plot measurements conducted during forest inventory programs. Combined with tree age, it allows the determination of site index, a common measure of forest site productivity. Unfortunately, there are cases where the number of site trees is suboptimal; this potential problem can lead to imprecise estimates of top height and site index. We approached this problem using ratio estimation techniques and incomplete data sets from forest inventory plots in Québec. We tested different combinations of suboptimal sampling of site trees to estimate top height based on their diameters, using only 2 or 3 site trees per 0.04-ha plot, instead of 4. The results show that suboptimal sampling of site trees should not be conducted randomly, and that some combinations consistently performed better than others. Also, some combinations never outperformed others and should be avoided when estimating top height of some important tree species in Québec using suboptimal sampling of site trees. Finally, for the best combinations, we concluded that the ratio estimation technique generally provided precise and unbiased estimates of top height. Key words: top height, site index, site trees, ratio estimation, forest inventory

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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