Evaluation of three methods for predicting diameter distributions of black spruce (<i>Picea mariana</i>) plantations in central Canada
Notice bibliographique
Résumé
The direct parameter prediction method (PPM), moment-based parameter recovery method (PRM), and percentile-based parameter recovery method (PCT) for estimating the parameters of the three-parameter Weibull probability density function were evaluated for their applicability in predicting the diameter distribution of unthinned black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) plantations. Employing diameter frequency data derived from 267 permanent sample plots situated throughout central Canada, fit (n = 214) and validation (n = 53) data sets were created. Using stepwise regression analyses in combination with seemingly unrelated regression techniques, the three methods were calibrated using commonly measured prediction variables (stand age, dominant height, site index, and stand density). Results indicated that, although all three methods were successful in predicting the diameter frequency distributions within the sample stands, the PCT was superior in terms of prediction error. Specifically, the PCT had the lowest mean error index (80.98), followed by the PRM (82.73) and the PPM (83.98). Consequently, among the three methods assessed, the PCT was considered the most suitable for describing unimodal diameter distributions via the three-parameter Weibull probability density function within unthinned black spruce plantations.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».