Cork Oak Regeneration Prediction Through Multilayer Perceptron Architectures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In Mediterranean ecosystems, a thorough understanding of seedling regeneration dynamics as well as a good predictive ability of the process is essential for sustainable forest management. Leveraging the predictive capacity of the multilayer perceptron (MLP) as recognized as artificial intelligence methodology, the authors analyzed a real case study with a dataset encompassing environmental, ecological, and forestry variables. The study focused on the cork oak (Quercus suber, L.) seedling regeneration dynamic, which is a critical process for maintaining ecosystem resilience. A set of 10 MLP with a block from 5 to 50 neurons with hyperbolic tangent (TanH), linear (LIN), and Gaussian (GAUS) activation function were tested and their performance for predictive purposes was compared with traditional quantitative approaches. The MLP configured with 40–50 neurons per activation function (TanH, LIN, GAUS) demonstrated outstanding predictive performance, achieving an area under the curve (AUC) of the receiver operating characteristic and precision-recall scores above 0.80. These models made few prediction errors, effectively explaining the majority of the data variance, as indicated by a high generalized R2 and a low mislearning ratio. This approach outperformed traditional statistical models in predicting seedling regeneration. Tree density, stand density index, and acorn number played an important role, influencing the cork oak seedling prediction. In conclusion, the results of this research determined the importance of an AI classification modeling technique in the prediction of cork oak regeneration, providing practical references for future forest management strategy decisions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 découle