Characterizing diameter distribution of <i>Pinus nigra</i> stands in Türkiye with a Weibull distribution
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to identify the most effective system for predicting parameters of the Weibull function that characterize diameter distributions of black pine ( Pinus nigra Arn.) stands in Türkiye. We examined three Parameter Recovery methods: the Moment Recovery method, based on diameter moments (diameter variance and quadratic mean diameter), the Percentile Recovery method, relying on diameter percentiles (the 31st and 63rd percentiles), and the Hybrid method, which combines elements of both approaches. Within each of the three methods, we derived regression coefficients from four estimation approaches: Seemingly Unrelated Regression (SUR), Cumulative Distribution Function Regression (CDFR), Maximum Likelihood Estimator Regression (MLER), and Stand Table Regression (STR). Our findings demonstrated that the Moment Recovery method exhibited superior performance compared to the Percentile Recovery and Hybrid methods. Additionally, the MLER approach surpassed the other three estimation techniques. Notably, the Moment Recovery method, coupled with regression coefficients estimated through MLER, emerged as the top-performing combination overall. These results hold significant implications for the development of a diameter distribution growth and yield model tailored to black pine stands in Türkiye.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».