MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2913147659

Étude sur la relation compétition-densité de l'épinette noire au Québec

2014· article· fr· W2913147659 sur OpenAlexaboutno aff
Florian Tiedemann

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelation (database)Computer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un modèle intégrant des guides de gestion de la densité décrit l'«effet de compétition-densité» étant l'efft négatif du nombre d'arbres (densité) sur le volume moyen V . Pour les peuplements naturels d'épinette noire (Picea mariana (Mill.) BSP) au Québec, Tremblay et collab. (2000) constatent que le modèle simple d'Ando (1968) manque de précision. L'ajout du coefficient de distribution, défini comme le taux d'occupation des cellules subdivisant une placette échantillon en autant de cellules qu'il s'y trouvent d'arbres, a significativement amélioré un modèle simplifié de l'effet de compétition-densité (critère d'information d'Akaike) pour 63 placettes échantillons situées dans les régions Saguenay{Lac-St-Jean et Côte-Nord. Un faible CD, indicateur d'une dispersion spatiale en bouquets des arbres, a un effet négatif sur le V . En utilisant 8197 placettes échantillons du ministère des Ressources naturelles, nous avons significativement amélioré (critère d'information bayesien) le modèle simple d'Ando (1968) par l'ajout simultané de (1.a) l'indicateur de distribution diamétrale «RD4», qui est le rapport entre le diamètre moyen quadratique et le diamètre dominant, (1.b) W, qui est de 1 dans les sous-domaines bioclimatiques de l'ouest, et de 0 dans ceux de l'est et (1.c) RE2, qui est de 1 pour la végétation potentielle RE2 et de 0 pour l'autre végétation potentielle (RE3). Avec une racine d'erreur quadratique moyenne (RMSE) de 1,055 et un coeffiction de déterminantion (R2) de 0,936, nous avons obtenu une véritable amélioration de la précision du modèle réduit (RMSE = 1;369 et R2 = 0;787), tout en n'utilisant que des variables qui sont à la fois faciles à mesurer sur le terrain et qui se prêtent bien, en plus, à être utilisees dans les autres modèles composants d'un guide de gestion de la densité. Le modèle complétée par (2) la classe de pourcentage de couverture est également significativement meilleur (critère d'information bayesien) et plus précis (RMSE = 1;303 et R2 = 0;81) que le modèle réduit.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCorpus Université Laval (Université Laval)Même sujetAgriculture and Rural Development ResearchTravaux en français237 207