Accuracy of partially visually assessed stand characteristics: a case study of Finnish forest inventory by compartments
Notice bibliographique
Résumé
In Finland, forest management planning is based on standwise assessment of forest variables. The data is traditionally gathered partly by (subjective) sampling and partly by visual assessment, which makes the accuracy assessments difficult. This study consists of an experiment where the visual assessments of field technicians were compared with the accurately measured values. The data consists of assessments from 18 sample plots made by 19 technicians. Each technician assessed four forest characteristics from each stand, for each tree species and each tree class. Basal area was observed in all cases; the other three variables varied according to 18 different measurement strategies. From these observations, mixed models were estimated to analyze to what extent the assessment errors depend on forest characteristics. Variation among both sample plots and field technicians was also considered. The results show that some of the variables could be interpreted as Berkson cases. The assessment errors were also often highly hetero sce dastic. Therefore, variance was explicitly modeled, and the final error models were estimated with weighted mixed regression using the variance estimates as weights. The results show clear variation among technicians, especially in characteristics that include personal judgment. The effect of training could be detected from variation between the technician groups. Furthermore, the broad-leaved tree classes were generally more difficult to assess than conifers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».