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Enregistrement W2036020280 · doi:10.1139/x07-208

Modeling percent stocking changes for lodgepole pine stands in Alberta

2008· article· en· W2036020280 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yuqing Yang, Shongming Huang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesForest Resource Improvement Association of AlbertaMinistry of Forests, Lands and Natural Resource OperationsGovernment of Alberta
Mots-clésStockingPinus contortaSite indexMathematicsForestryReforestationEnvironmental scienceStatisticsEcologyAgroforestryGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A percent stocking change model was developed for lodgepole pine ( Pinus contorta Dougl. ex Loud. var. latifolia Engelm.) in Alberta based on spatially mapped permanent sample plot data. Percent stocking was defined as the percentage of 10 m2 subplots occupied by at least one tree with a minimum height of 1.3 m. The difference equation technique was employed to fit the model. Three model forms were examined and the logistic function was chosen as the final model. Site index was found to be a significant predictor and incorporated into the model. Analyses revealed that the model had correlated, but homoskedastic errors and the correlated errors were modeled by spherical covariance structure using NLINMIX macro in SAS. A percent stocking index, defined as the percent stocking at 50 years total age, was introduced and derived from the developed model. The percent stocking model had both forward and backward projection capabilities. It was demonstrated, both on model fitting and validation data, that the model adequately portrayed the percent stocking dynamics of lodgepole pine stands in Alberta. The model also provided an important basis for creating linkages between reforestation survey results and future yield, which is crucial for sustainable forest management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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