Validating One-On-One GPS Instruction Methodology for Natural Resource Area Assessments Using Forestry Undergraduate Students
Notice bibliographique
Résumé
Undergraduate students pursuing a Bachelor of Science in Forestry (BSF) at Stephen F. Austin State University (SFA) attend an intensive 6-week residential hands-on instruction in applied field methods. The intensive 6-week instruction includes learning how to use the Global Positioning System (GPS) with a Garmin eTrex HCx GPS unit to accurately calculate area. Students were instructed how to assess the accuracy of their GPS collected waypoints by calculating the Root Mean Square Error (RMSE) comparing their GPS collected area measurements with instructor on-screen digitized area. Student’s average area RMSE between digitized and GPS derived area was 0.015 hectares, whereas instructor’s average area RMSE between digitized and GPS derived area was 0.015 hectares. Over 76% of students measured GPS area was within 5% of instructor on-screen digitized area. No difference between the students and instructors area RMSE of 0.015 hectares and high level of agreement between student measured GPS area and instructor on-screen digitized area: (1) indicates students receiving hands-on instruction in GPS applications can record accurate area measurements after only a limited 2 hour introduction; (2) the accuracy of the Garmin eTrex HCx GPS unit is not user dependent; and, (3) validates the interactive hands-on instruction methodology employed at SFA.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».