A parameter recovery model for estimating black spruce diameter distributions within the context of a stand density management diagram
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to develop and subsequently demonstrate a parameter prediction approach for estimating black spruce (Picea mariana (Mill. ) BSP) diameter frequency distributions within the context of a stand density management diagram (SDMD). The approach consisted of three sequential steps: (1) obtaining maximum likelihood estimates for the location, scale and shape parameters of the Weibull probability density function for 153 empirical diameter frequency distributions; (2) developing and evaluating parameter prediction equations in which the Weibull parameter estimates were expressed as functions of stand-level variables based on step-wise regression and seemingly unrelated regression techniques; and (3) explicitly incorporating the parameter prediction equations into the SDMD modelling framework. The results indicated that the Weibull function was successful in characterizing the diameter distributions within the sample stands: the fitted distributions exhibited no significant (p ≤ 0. 05) differences in relation to their corresponding observed distributions, based on the Kolmogorov-Smirnov test. The parameter prediction equations described 94, 94 and 89% of the variation in the location, scale and shape parameter estimates, respectively. Furthermore, evaluation of the recovered distributions in terms of prediction error indicated minimal biases and acceptable accuracy. As demonstrated, incorporating the parameter prediction equations into an algorithmic version of the SDMD enabled the prediction of the temporal dynamics of the diameter frequency distribution by initial density regime and site quality. Additionally, an executable version of the resultant algorithm with instructions on acquiring it via the Internet is provided. Key words: 3-parameter Weibull probability density function, stepwise and seemingly unrelated regression, predictive error, product value, algorithm, Internet
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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 | 0,001 |
| 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 ».