Individual-tree basal area growth models for jack pine and black spruce in northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Individual-tree models of five-year basal area growth were developed for jack pine (Pinus banksiana Lamb.) and black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) in northern Ontario. Tree growth data were collected from long-term permanent plots of pure and mixed stands of the two species. The models were fitted using mixed model methods due to correlated remeasurements of tree growth over time. Since the data covered a wide range of stand ages, stand conditions and tree sizes, serious heterogeneous variances existed in the data. Therefore, the coefficients of the final models were obtained using weighted regression techniques. The models for the two species were evaluated across 4-cm diameter classes using independent data. The results indicated (1) the models of jack pine and black spruce produced similar prediction errors and biases for intermediate-sized trees (1228 cm in tree diameter), (2) both models yielded relatively large errors and biases for larger trees (> 28 cm) than those for smaller trees, and (3) the jack pine model produced much larger errors and biases for small-sized trees (< 12 cm) than did the black spruce model. Key words: mixed models, repeated measures, model validation
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».