A comparison of fitting techniques for ponderosa pine height-age models in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The ponderosa pine height models currently in use in British Columbia, Canada, were calibrated for southwest Oregon, USA. Height growth patterns in British Columbia may be different from those in Oregon. Furthermore, they may be different between biogeoclimatic zones within British Columbia. To check this, 80 stem analysis plots were established to develop a new ponderosa pine height model. One tree in each 0.01 ha plot was intensively sampled to obtain annual heights from the pith nodes. A conditioned log-logistic function was used as the base height model. Various model fitting procedures were employed to meet assumptions about the data and the regressions. These procedures included using an autoregressive model to account for serial correlation, and using nonlinear mixed modelling so that site index could be treated as having a random component. The final version of the model tested for differences in height growth patterns across the four biogeoclimatic zones where ponderosa pine most often grows. Although growth differences between the zones were detected, the results may be uncertain due to small differences in height growth trajectories and small sample sizes for some zones. A new height model for ponderosa pine is now available for British Columbia. This model gives only slightly different height estimates from the current models, so the use of the previous model in the past has not led to poor forest management decisions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».