Evaluation and Calibration of the CroBas-PipeQual Model for Jack Pine (Pinus banksiana Lamb.) using Bayesian Melding Hybridization of a process-based forest growth model with empirical yield curves
Notice bibliographique
Résumé
CroBas-PipeQual a été élaboré pour étudier les effets de croissance des arbres sur la qualité du bois. Ainsi, il s’agit d’un modèle d’intérêt pour maximiser la valeur des produits extraits des forêts. \nNous avons évalué qualitativement une version de CroBas-PipeQual calibrée pour le pin gris (Pinus banksiana Lamb.) de façon à vérifier l’intérêt de l’utiliser comme outil de planification forestière. Par la suite, nous avons fait une analyse de sensibilité et une calibration bayesienne à partir d’une table de production utilisée au Québec. \nLes principales conclusions sont: \n1. Les prédictions de hauteur sont les plus sensibles aux intrants et aux paramètres liés à la photosynthèse; \n2. La performance de CroBas est améliorée en tenant compte de la relation observée entre deux paramètres utilisés pour estimer la productivité nette et l'indice de qualité de station; et\n3. CroBas requiert d’autres améliorations avant de pouvoir être utilisé comme outil de planification.\n
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».