MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2086513064 · doi:10.5558/tfc79928-5

Three methods for avoiding the impacts of incompatible site index and height prediction models demonstrated on jack pine curves for Ontario

2003· article· en· W2086513064 sur OpenAlexvenueaboutno aff
C E Rose, Chris J. Cieszewski, Willard H. Carmean

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSite indexIndex (typography)MathematicsStatisticsCovariateEstimating equationsBase (topology)Term (time)Mathematical analysisPhysicsGeographyComputer scienceMaximum likelihood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fixed base-age site indices are commonly used as a covariate in height prediction models, whereby separate site index prediction equations are used with measured age and height to predict the site index when it is unknown. In such systems, a bias may result in the height prediction if the site index equation is incompatible with the height equation. We demonstrated such bias using as an example recently published models for jack pine in northern Ontario with incompatible site index and height equations. Then we offered solutions that reduce the bias in height predictions assuming that the primary objective was to predict height. First, we re-estimated the site index equation parameters using both the site index and height equations as a common prediction system and holding the published height equation parameters constant while minimizing errors in height predictions. This substantially reduced the incompatibility between the site index and the height equations. Second, we demonstrated the use of two dynamic equations as alternatives to the fixed base-age equations. Even using an irrelevant dynamic equation for another species substantially reduced the bias in short-term jack pine height projections. However, the dynamic equation fit to the jack pine height model was the most effective in reducing the bias for height projections relative to all other considered solutions and produced the least biased, most parsimonious, and most flexible solution. Key words: incompatible site index and height equations, fixed base age equations, dynamic equations

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Forestry ChronicleMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207