On the use of the Weibull distribution in modeling and describing diameter distributions of clonal eucalypt stands
Notice bibliographique
Résumé
Weibull distributions have been widely used to describe tree stem diameter distributions. However, there is a scarcity of studies that suggest the best Weibull formulation. The parameters of the Weibull distribution are usually predicted by either the parameter prediction method (PPM) or the parameter recovery method (PRM), although other methods have been proposed. Thus, this study aimed to evaluate the performance of eight Weibull formulations and compare methods of parameter prediction to describe diameter distributions of clonal eucalypt stands in Brazil. Data originated from remeasurements of 56 plots at ages 3, 5, and 6 years. Weibull distributions were fitted using the maximum likelihood method and evaluated in a goodness-of-fit indicators ranking. The right-truncated two-parameter formulation showed the best results and was used to evaluate the methods of parameter prediction. Stand attributes showed a strong relationship with shape and scale parameters. Regression models were developed and resulted in accurate estimates using PPM. PRM used a growth and yield system to estimate the stand attributes, followed by the moment-based method. The modified cumulative distribution function regression (CDFR) approach was also evaluated, and it presented the poorest results. Although the PPM showed excellent results, PRM is recommended in older stands with inventory because it implicitly promotes compatibility among stand attributes.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».