A geostatistical approach to cork production sampling estimation in <i>Quercus suber</i> forests
Notice bibliographique
Résumé
The estimation of cork production in cork oak (Quercus suber L.) forests is complex because of the high heterogeneity of stripped surface distribution (the variable used to quantify cork production) and the importance of cork thickness estimation as a determining factor of cork quality. In this study, the different sources of variation in stripped surface ([Formula: see text]d) estimation and the effects of the spatial structure of the variance were analysed. When indicator kriging was used to determine the cork productive area, ordinary kriging and kriging with measurement errors gave better estimations of [Formula: see text]d (ordinary block kriging estimation of 156.16 m2/ha and standard errors (SE) of 16.40 and 15.7 m2/ha, respectively) than the design-based approach for the whole forest area (66.37 m2/ha, SE = 11.34 m2/ha). The SE lying in the second-stage design was 4.93 m2/ha. The ordinary kriging prediction of cork thickness using an XY(λZ) variogram, where λ is the anisotropy coefficient of the Z axis, gives a smaller SE and less bias than the kriging prediction with the XY variogram (for a mean estimation of 21.91 mm, SE = 3.90 and 4.16 mm, respectively, and sum of errors of 0.42 and 0.85 respectively).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».