Modeling mortality in mixed-species stands of coastal British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Individual-tree distance-independent models were developed to estimate regular mortality for western hemlock ( Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.), Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii), and western redcedar ( Thuja plicata Donn ex D. Don) in the coastal temperate rain forests of British Columbia, Canada. Permanent plots remeasured at intervals ranging from 1 to 17 years were used. Because of the irregular remeasurement intervals, survival was estimated using a generalized logistic model and mortality was calculated by subtraction. Basal area of trees larger than the subject tree provided reasonably accurate mortality estimates for larger trees. However, poor results were obtained for trees less than 7.5 cm in diameter at breast height, which had higher mortality rates than the larger trees. Since the implementation of a survival (or mortality) model within a growth and yield model environment can largely affect estimation accuracy, three methods of implementing the model were also evaluated. A probability multiplier approach where the stems per hectare surviving to the next period is estimated by multiplying the probability of survival by the stems per hectare at the beginning of the time period is recommended. This is equivalent to a stochastic approach averaged over many repetitions but with much less processing time.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».