Bayesian estimation of a surface to account for a spatial trend using penalized splines in an individual-tree mixed model
Notice bibliographique
Résumé
Unaccounted for spatial variability leads to bias in estimating genetic parameters and predicting breeding values from forest genetic trials. Previous attempts to account for large-scale continuous spatial variation employed spatial coordinates in the direction of the rows (or columns). In this research, we use an individual-tree mixed model and the tensor product of B-spline bases with a proper covariance structure for the random knot effects to account for spatial variability. Dispersion parameters were estimated using Bayesian techniques via Gibbs sampling. The procedure is illustrated with data from a progeny trial of Eucalyptus globulus subsp. globulus Labill. Four different models were used in the sequel. The first model included block effects and the three other models included a surface on a grid of either 8 × 8, 12 × 12, or 18 × 18 knots. The three models with B-splines displayed a sizeable lower value of the deviance information criterion than the model with blocks. Also, the mixed models fitting a surface displayed a consistent reduction in the posterior mean of σ2e, an increase in the posterior means of σ2A and h2DBH, and an increase of 66% (for parents) or 60% (for offspring) in the accuracy of breeding values.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».