GAUSSIAN ERROR PROPAGATION APPLIED TO ECOLOGICAL DATA: POST‐ICE‐STORM‐DOWNED WOODY BIOMASS
Notice bibliographique
Résumé
Error analysis using Gaussian error propagation (GEP) can be used to analytically determine the error or uncertainty produced by multiple and interacting measurements or variables. The technique is especially useful for studies that involve step‐by‐step calculations, where measurements taken at a smaller temporal or spatial scale are used to estimate a value at larger scales (e.g., daily total tree‐crown carbon assimilation is estimated from carbon assimilation rate per unit leaf area per unit time). The GEP technique is not well known and rarely used in ecology. The purpose of this paper is to illustrate the concepts and methods of GEP in a manner that is accessible and relevant to students and researchers in ecology. The technique is also extended to calculate the “error budget” and “sensitivity indices” of error sources. The concept of the “error structure” of an experiment or calculation is introduced, and different partitioning methods and optimization strategies for analyzing and reducing error, which further develop the potential usefulness of GEP, are shown. An example of its application to ecological data is demonstrated using the post‐ice‐storm‐downed woody‐biomass data set, previously reported by M. C. Hooper, K. Arii, and M. J. Lechowicz. Both the data and the error analysis can be viewed as being representative of and relevant to a general class of step‐by‐step and scaling‐up ecological calculations. Finally the use of GEP reveals that the error structure is a scale‐dependent quantity, a result that is relevant to both scaling theory and experimental design.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».