Logging residue sampling methodology for Northeastern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to develop and test \nstatistically justifiable methods of estimating logging \nresidue in cutover areas of northeastern Ontario. Two \nsampling designs and ten sample units were chosen and tested \nusing computer simulation in both finite and infinite sample \nframes for six cutovers with merchantable residue. All six \npopulations showed clustered spatial distributions. Degrees \nof clumping were strongly related to residue density rather \nthan cutover type. Precision of estimating residue volume \nwas poorer than that of estimating residue density. \nMeasuring butts only on plots or narrow strips resulted in \npoor estimation of residue density because of void sample \nunits. Measuring partial logs or using transects achieved \nhigher precision of estimation. A circular transect design \nwas developed for avoiding biased estimation caused by \nresidue orientation. The use of circular transects resulted \nin better estimates than double or triangular transects. \nSystematic sampling using randomly oriented transects is \nunbiased but gave no advantage over simple random sampling. \nRandom sampling with poststratification using circular \ntransects and simple random sampling measuring partial logs \non narrow strips are two alternatives to single line transect \nmethods. However, none of the above methods could provide \nprecise estimates of residue pieces per hectare for cutovers \nwith low densities of residue. The reliable minimum estimate \nmethod could apply to residue inspection in certain low \ndensity cutovers, but no satisfactory results for cases with \nvery low density of residue (less than 17 piecesper hectare) \noccurred. Alternate methods of assessing stumpage aimed at \neliminating the problem of residue should be investigated.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».