Predicting decay and round-wood end use volume in trembling aspen (Populus tremuloides Michx.)
Notice bibliographique
Résumé
$\bullet$ In Quebec (Canada), predicting net merchantable volume of standing trees is essential to adjust stumpage fees. Furthermore, round-wood end use is important in the provincial forest management context because it is used to split the allowable annual cut among the different mill types. $\bullet$ A method relying on linear, binomial and cumulative logit regressions is proposed to predict both decay volume and round-wood end use volume. Tree age, height and quality, as well as ecological region, stand origin and presence of Phellinus tremulae (Bond.) Bond. & Boriss. and Ceratocystis fimbriata (Ellis & Halst.) fungi are the main factors that contribute to the presence and the proportion of decayed merchantable volume. Once the net merchantable volume is estimated, its division into round-wood end use is estimated through a series of steps involving the presence of Phellinus tremulae, saw log height, stem quality and size as explanatory variables. The first step is a multinomial regression which predicts the number of end uses (pulp wood, low-grade saw logs, saw logs, low-grade veneer, and veneer) that are present in the stem. A series of logistic regressions then determines the presence of each end use, with linear regressions predicting the round-wood volume of each end use.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».