Evaluation of nonspatial approaches and equation forms used to predict tree crown recession
Notice bibliographique
Résumé
Two nonspatial approaches for modeling tree crown recession (ΔHCB) were evaluated by using 5341 observations from Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco). The first approach applies a static height-to-crown-base (HCB) equation at the start and end of the growth period and uses the difference in these predictions as an estimate of ΔHCB. This allometric method can be applied to species lacking ΔHCB data from permanent plots. The incremental method directly predicts ΔHCB from an equation developed from adequate permanent plot data. Two allometric and six incremental equation forms were examined. Also examined were three approaches for determining the end-of-growth-period tree and plot attributes used by the allometric method. Although the allometric method can produce unbiased estimates of ΔHCB, the best allometric equation forms explained about one-half of the variation explained by the best incremental equation form. The two best incremental equation forms were modifications of a nonlinear logistic equation form previously developed for Douglas-fir. The modifications included using measured stand age (BHA) or predicted tree growth effective age (GEA) instead of measured tree age. The best equation form used BHA, which limits its application to modeling data collected from just even-aged stands. The equation form using GEA could be applied to modeling data sets from both even- and uneven-aged stands.
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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 | 0,018 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».