Modelling and localizing a stem taper function for <i>Pinus radiata</i> in Spain
Notice bibliographique
Résumé
The parsimonious taper function proposed by Riemer et al. (1995. Allg. Forst.- Jagdztg. 166(7): 144–147) was fitted for radiata pine (Pinus radiata D. Don) stems in Spain by using a nonlinear mixed modelling approach. Eight candidate models (all possible expansion combinations of the three fixed parameters with random effects) were assessed, and the mixed model with three random effects performed the best according to the goodness-of-fit statistics. An evaluation data set was used to assess the performance of these models in predicting stem diameter along the bole, as well as total stem volume. Four prediction approaches were compared: one subject (tree) specific (SS) and three population specific (ordinary least squares (OLS), mean (M), and population averaged (PA)). The SS responses for a tree were estimated from a prior stem diameter measurement available for that tree, whereas OLS, M, and PA were obtained from the fixed-effects model, from the fixed parameters of mixed-effects models, and by computing mean predictions from the mixed-effects models over the distribution of random effects, respectively. Prediction errors were greater for the M and PA responses than for the OLS response, and therefore, from the prediction point of view, the use of the mixed-effects models is not recommended when an additional stem diameter measurement is not available. The mixed model with three random effects was also selected as the best model for SS estimations. Measurement of an additional stem diameter at a relative tree height of approximately 0.5 provided the best calibrations for stem diameters along the bole and total stem volume predictions. The SS approach increased the flexibility and efficiency of the selected mixed-effects model for localized predictions and thus improved the overall predictive capacity of the base model.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».