Perpendicular distance sampling: an alternative method for sampling downed coarse woody debris
Notice bibliographique
Résumé
Coarse woody debris (CWD) plays an important role in many forest ecosystem processes. In recent years, a number of new methods have been proposed to sample CWD. These methods select individual logs into the sample using some form of unequal probability sampling. One concern with most of these methods is the difficulty in estimating the volume of each log. A new method of sampling CWD that addresses this issue is proposed. This method samples each log with probability proportional to the volume of each piece of CWD. While this method generally has a smaller variance than the existing methods, the primary advantage is that a design-unbiased estimator of CWD volume is achieved without ever actually measuring the volume of any logs. This method, referred to as perpendicular distance sampling (PDS), is compared with three existing sampling techniques for CWD using a simulation study on a series of artificial populations. In every case, the variance of the PDS estimator of CWD volume was smaller than the variance of the competing methods, but the difference in the variance was not large between PDS and two of the competing methods. When estimating the number of pieces of CWD, the variance of the PDS estimator was one of the largest amongst the tested methods. An equally important result is that the variant of line intersect sampling used in this study, where the orientation of the line is the same at all sample points, performed poorly in every situation. This and other problems suggest that the suitability of this sampling technique for estimating CWD is questionable.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».