Modelling and prediction of dominant height and site index of Eucalyptus globulus plantations using a nonlinear mixed-effects model approach
Notice bibliographique
Résumé
A nonlinear mixed-effects model approach was used to model dominant height and site index for Eucalyptus globulus Labill. plantations in southeastern Australia. Mixed effects were considered initially for all three parameters of a modified Chapman–Richards model. Inclusion of random effects improved fitting and accounted for the within-plot heteroscedasticity. To correct for within-plot autocorrelation, a power autocorrelation model allowing for irregular intervals for remeasurements was found to be most appropriate. Additional fertilizer application at age 1 year and a number of environmental variables were related to the fixed-effects parameters, but these were not statistically significant, whereas mean annual rainfall and average daily maximum temperature in July (winter) greatly reduced the residual variability among plots. The resulting nonlinear mixed-effects model combines dominant height and site index prediction into a single model and predicts polymorphic height growth rates on different sites. The model can be used to predict population-mean dominant heights and site indices for different growing conditions of E. globulus plantations using existing information of annual rainfall and daily maximum temperature. When prior measures of dominant heights at several ages are available for a plot, specific random effects can be estimated and localized predictions of dominant height or site index can be obtained.
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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 | 0,000 | 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 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 ».