Modelling the relationship of tree-level product value with tree characteristics in black spruce
Notice bibliographique
Résumé
The establishment of the relationship between tree-level product value and tree characteristics will allow for predicting the potential value of individual trees and a stand directly using tree characteristics. Using statistical and elasticity analysis methods this study examined the relationship of tree-level product value with selected tree characteristics in black spruce (Picea mariana). The study was based a sample of 139 trees from 48-year-old black spruce plantations grown in Ontario, Canada. The sample trees showed large variation in tree characteristics and tree-level product value. Models were developed and compared on the basis of statistics of the estimated and predicted criteria. Results show that the model, including only tree DBH, tree height and stem taper, is the best in describing the relationship of the tree-level product value with tree characteristics. Furthermore, relationships including input-output and interaction factors in the model were analyzed by calculating the elasticity of production and scale and the cross partial derivative of output with respect to the inputs. The analyses indicate that tree DBH has the largest and positive influence on tree-level product value, followed by tree height; however, stem taper has a negative effect on tree-level product value. When tree DBH, tree height and stem taper each increase by 1%, the quantities of output elasticity show 2.53%, 0.64% and -0.37% changes in the product value, respectively; while the scale elasticity shows a 2.81% increase in tree-level product value with a simultaneous 1% change in tree DBH, tree height and stem taper. Results indicate that the model is suitable for predicting tree-level product value using those tree characteristics from forest inventory and also reflects biological behaviour.Key words: black spruce, regression models, elasticity analysis, product value, tree characteristics
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».