Yield prediction errors of a stand density management program for black spruce and consequences for model improvement
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to (i) quantify the prediction error associated with estimating density (N (stems/ha)), quadratic mean diameter (Dq (cm)), basal area (G (m2/ha)), total volume (Vt (m3/ha)), and merchantable volume (Vm (m3/ha)) using a stand density management decision-support program (SDMDSP) developed for black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) plantations and (ii) given objective i, assess model adequacy by examining the relationship between prediction error and model input variables (prediction period, site index, initial density, and number of thinning treatments) by yield variate. Specifically, the SDMDSP was evaluated by comparing its yield predictions with corresponding measured values (n = 44) within 19 black spruce plantations. The resultant tolerance intervals indicated that 95% of the relative errors associated with future predictions would be within the following limits 95% of the time (minimummaximum): (i) 27.3 to 29.7% for N, (ii) 26.1 to 14.3% for Dq, (iii) 48.3 to 26.1% for G, (iv) 64.3 to 37.7% for Vt, and (v) 87.0 to 73.0% for Vm. Graphical analysis indicated that errors for Vt and Vm were associated with the data from thinned plantations. This result is discussed within the context of residual stand structure variation and response delay from which recommendations for model improvement are derived.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».