Estimation of individual knot volumes by mixed-effects modelling
Notice bibliographique
Résumé
We present a new method to estimate individual knot volumes based on a knot geometry model coupled with observations on branch characteristics. X-ray computer tomography and image analysis were used to measure the volume and geometry of 424 knots of Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carrière). Knot geometry can be described mathematically by deriving functions for relative vertical position, diameter, and slope dependent on radial position in the stem. These functions were parameterized using “seemingly unrelated regression” and mixed-modelling techniques. This provided a base model for typical knots. To estimate individual knot volume, we used available data for branch diameter and insertion angle to obtain conditional predictions. We imputed the most likely knot trajectory, as relative vertical position cannot be measured on branches. The model explained up to 96% of the variability in knot volume by incorporating the branch measurements, in contrast to the 43% explained using the typical knot model. Knot volume assessment based only on conditional predictions of diameter and marginal predictions of vertical position also accounted for 96% of the variability. Therefore, measurements of branch diameter alone would be enough to obtain highly precise predictions of individual knot volume. This estimator is a first step towards a knot model to be used for the management of Sitka spruce in Great Britain.
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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 | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 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 ».