Taimikonhoidon ennakkohinnoittelu
Notice bibliographique
Résumé
Tässä opinnäytetyössä on selvitetty taimikonhoidon ennakkohinnoittelun onnistumista valokuvien perusteella. Työssä tarkastellaan myös kasvatettavan taimikon keskipituuden, valokuvia arvioivan metsätoimihenkilön työkokemusvuosien ja keväällä ja kesällä otettujen valokuvien vaikutusta hinnoittelun onnistumiseen. Tutkimus on osa Kehityshyppy metsänhoitoon -hanketta. \nTyössä tutkittiin taimikonhoitokohteesta otettujen valokuvien perusteella tehtyjä hinta-arvioita. Tutkimukseen valikoitui 33 Metsänhoitoyhdistys Savotan vuonna 2017 toteutukseen tulleita kuusentaimikoiden hoitokohteita. Keväällä ja kesällä otettuja valokuvia analysoi 33 Savotan toimihenkilöä. Valokuvat esitettiin toimihenkilöille kahdella sähköisellä kyselyllä, joiden perusteella he arvioivat taimikonhoidon hinnan Savotan oman hintataulukon mukaisesti. Hintataulukossa taimikonhoito on jaettu kahdeksaan hintaluokkaan: alle kolmemetriset varhaisperkauskohteet neljään vaikeusluokkaan ja yli kolmemetriset taimikonhoitokohteet neljään vaikeusluokkaan. Vastauksia verrattiin mittauksiin perustuviin hintoihin. \nOikeita hinta-arvioita oli 34 %. Hinta-arvio onnistui yhtä hyvin kevät- ja kesäkuvilta, eikä työkokemusvuosien pituudella ollut merkitystä hinta-arvion onnistumisprosenttiin. Taimikonhoidon keskimääräinen mittauksiin perustuva hinta oli 426 €/ha, kun taas keskimääräinen arvioitu hinta oli 421 €/ha. Vastaajat kokivat runkoluvun arvioinnin olevan vaikeampaa valokuvasta kuin pituuden arvioinnin. Kokemusta tukivat myös tutkimuksen tulokset. Kasvatettavan puuston pituusluokan arviointi onnistui 80-prosenttisesti oikein. Tulos oli parempi keväällä otetusta valokuvasta ja yli kolmemetrisestä taimikosta. Vastaajien välinen satunnaisvaihtelu ei ollut merkitsevä.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,012 |
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 ».