A longitudinal height–diameter model for Norway spruce in Finland
Notice bibliographique
Résumé
A height–diameter (HD) model for Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) was estimated from longitudinal data. The Korf growth curve was used as the HD curve. Firstly, HD curves for each stand at each measurement time were fitted, and the trends in the parameters of the HD curve were modeled. Secondly, the trends were included in the HD model to estimate the whole model at once. To take the hierarchy of the data into account, a mixed-model approach was used. This makes it possible to calibrate the model for a new stand at a given point in time using sample tree height(s). The heights may be from different points in time and need not be from the point in time being predicted. The trends in the parameters of the HD curve were not estimated as a function of stand age but as a function of the median diameter of basal area weighted diameter distribution (dGm). This approach was chosen because the stand ages may differ substantially among stands with similar current growth patterns. This is true especially with shade-tolerant tree species, which can regenerate and survive for several years beneath the dominant canopy layer and start rapid growth later. The growth patterns in stands with a given dGm, on the other hand, seem not to vary much. This finding indicates that the growth pattern of a stand does not depend on stand age but on mean tree size in the stand.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».