Interregional nonlinear heightdiameter model with random coefficients for stone pine in Spain
Notice bibliographique
Résumé
An individual-tree heightdiameter model was developed for stone pine (Pinus pinea L.) in Spain. Five biparametric nonlinear equations were fitted and evaluated based on a data set consisting of 8614 trees from 455 plots located in the four most important regions where the species occurs in Spain. Because of the problem of high correlation among observations taken from the same sampling unit, a mixed-model approach, including random coefficients, is proposed. Several stand variables, such as density, dominant height, or diametric distribution percentiles, were included in the model as covariates to explain among plot variability. To determine interregional variability among the regions studied, regional effects were included in the model using fixed dummy variables. Two models, one for inland regions and one for coastal regions, were found to be sufficient to explain regional variability in the heightdiameter relationship for the species in Spain. Mixed models allow predictive role in two ways: a typical response, including only fixed effects, and a calibrated response, where random effects are predicted and included in the model from the prior measurement of the height in a subsample of trees. Different alternatives were tested to determine optimum subsample size. Measurement of the height of the 20% largest trees in the plot has been shown to be a useful approach.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».