Selecting and testing an instrument for surveying stream shade
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the suitability of several different instruments for surveying stream shade, selected one as most suitable for our purposes, and tested its accuracy. Five different operators used the instrument to estimate shade as angular canopy density (ACD), canopy density above 60°,, and canopy density above 80° in two plots—one in a mixed-age coniferous stand and one in a mixed-age deciduous stand. We compared operator estimates (ocular method) with measurements from fisheye photographs (computer-fisheye method). In a random coefficients regression model, the effect of “plot” on regression slopes and intercepts was not significant at α = 0.05. The regression line for ACD by the ocular method versus the computerfisheye method had a slope of 0.87 and an intercept of 0.02. The slope was significantly different from 1 at α = 0.05, indicating a tendency for human operators to underestimate ACD. Estimates of mean ACD on the two plots by individual operators were 2–11 percentage points lower, respectively, than mean ACD calculated from fisheye photos and the effect of operator was highly significant (ρ < 0.0001). Operators who received 45 minutes of training performed better than did an operator who received 15 minutes of training. Results suggest that operator variability is a large potential source of error in ocular estimates and that an investment of at least 1 hour of formal training may be worthwhile. The errors associated with any ocular-type canopy density measuring instrument should be documented before it is used to make statistical inferences.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».