Mixed-effects basal area increment models for tree species in the boreal forest of Ontario, Canada using an ecological land classification approach to incorporate site effects
Notice bibliographique
Résumé
Individual-tree basal area increment (BAI) models were developed for major tree species in the boreal forest of Ontario, Canada. A composite distance-independent individual-tree BAI model was structured based on the log-linearized gamma base function using a dataset derived from a network of ∼1800 permanent growth plots. A suite of fixed effects covariates that included basal area of trees larger than the subject tree, diameter at breast height, stand basal area and latitude, along with ecological land classification ecosites used as a random effect parameter, were found to be significant covariates in the model. A model fitted with the intercept designated as a mixed-effects parameter had a smaller Akaike's information criterion compared with other competing models. The mixed-effects modelling approach allowed us to select the best suite of covariates by correctly specifying the covariance structure according to the hierarchy of the fitting data. Furthermore, inclusion of ecosite as a random effect parameter increased ecological resolution in the BAI model by localizing its prediction and improves compatibility between growth and yield modelling and other important management tools such as the forest resources inventory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».