Using crown condition variables as indicators of forest health
Notice bibliographique
Résumé
Indicators of forest health used in previous studies have focused on crown variables analyzed individually at the tree level by summarizing over all species. This approach has the virtue of simplicity but does not account for the three-dimensional attributes of a tree crown, the multivariate nature of the crown variables, or variability among species. To alleviate these difficulties, we define composite crown indicators based on geometric principles to better quantify the entire tree crown. These include crown volume, crown surface area, and crown production efficiency. These indicators were then standardized to a mean of 0 and variance of 1 to enable direct comparison among species. Residualized indicators, which can also be standardized, were defined as the deviation from a regression model that adjusted for tree and plot conditions. Distributional properties were examined for the three composite crown indicators and their standardized-residualized counterparts for 6167 trees from 250 permanent plots distributed across Virginia, Georgia, and Alabama. Comparisons between the composite crown indicators and their associated standardized residual indicators revealed that only two or three plots were jointly classified as poor by both when thresholds were set at the lower 5 percentiles of statistical distributions. In contrast, 19-21 other plots were classified differently, emphasizing that different aspects of crown condition are being summarized when the raw values are adjusted and standardized. Generally, crown volume and crown surface area behaved similarly, while crown production efficiency was substantially different.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».