Notice bibliographique
Résumé
Fixed-count sampling (plotless) remains attractive for forest inventories in difficult terrains and for their control of the number (k) of trees to measure. Although recent fixed-count estimators of density (PDE) are less biased than older ones, the risk of a nontrivial bias remains a deterrent. A recently published PDE based on a generic algorithm for predicting distances to the k + m nearest tree (m = 1, 2, ...) has attractive properties in terms of average bias and average root mean squared errors across a wide spectrum of spatial point patterns. However, the risk of a sizeable bias remains an issue. Sensitivity to spatial patterns is seen as its main weakness. It is hypothesized that a new PDE with robust properties will mitigate the bias issue and encourage wider use. To this end, a new PDE estimator is proposed. It builds on a mixture of observed and predicted distances to a set of k + m nearest trees to generate counts of actual and virtual trees inside a circle with a data-driven fixed radius. The proposed new robust fixed-count density estimator achieved an average absolute bias of 1.2% when tested across a wide range of point patterns (54 actual and four simulated). The maximum absolute bias was 4.4%, a significant reduction when compared with otherwise attractive alternative PDEs. Root mean squared errors and coverage of 95% confidence intervals were also encouraging. The deterrent bias issue in PDEs has been sharply reduced with the proposed estimator.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».