Regeneration imputation models for complex stands of southeastern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Two imputation techniques for predicting natural regeneration in complex stands prevalent in southeastern British Columbia (BC) were compared using data from the Interior Cedar-Hemlock moist warm subzone variant 2 (ICHmw2) in the vicinity of Nelson, BC. Imputation approaches offer advantages over other modeling approaches in that they provide estimates of many variables at one time (multivariate) and there are no assumptions regarding the probability distributions of the variables to be predicted. For the tabular imputation, the average regeneration per ha was calculated for each combination of five site groups, two residual density classes, five time-since-disturbance intervals, species, and height classes. For Most Similar Neighbour (MSN) imputation, data with both regeneration information, and overstory trees and site information (called reference plots) were used to impute regeneration of plots with only overstory trees and site information (called target plots), by selecting the most similar plot. Of the two approaches studied, the MSN approach gave better results than tabular imputation. The tabular imputation approach is simpler to implement, since tables of results can be published and made available for use. However, the MSN software has been made freely available, resulting in greater ease of access. Key words: multi-species, multi-cohort, nonparametric imputation, multivariate prediction, regeneration estimation
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».