Sampling with probability proportional to prediction (3P sampling) using covariates derived from spherical images
Notice bibliographique
Résumé
Using a two-phase sampling approach with systematic selection of large samples of covariates followed by a sampling with probability proportional to prediction (3P sampling) process to subsample field measures of the parameters of interest can be an efficient design to sample larger forest areas. To assist in obtaining predictions for each sample plot consistently and rapidly, we propose using a 360° spherical camera. In this study, three covariates derived from spherical images were evaluated: (i) basal area (P[BA]); (ii) sum of squared heights per hectare (P[SHT]); and (iii) stem fraction (P[SF]). These covariates were used to estimate volume. Sample simulations showed no biases in volume estimates for any of the three covariates. Overall, P[SF] had the lowest standard error percentages across different simulated sample sizes (10% for five subsamples to 2.5% for 50 subsamples), even though it had the lowest correlations with field volume (correlation = 0.30–0.31). This may be a result of the relatively consistent stand conditions within the study site. Based on our results, standard errors of 5% were obtainable with measurement fractions of about 25% of the number of image-based predictions when using P[SF] or P[BA] and 75% when using P[SHT].
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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 | 0,020 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».