Modelos Taper para descrever o afilamento de Pinus taeda na floresta de Inhamacari no posto administrativo de Machipanda
Notice bibliographique
Résumé
O presente estudo objectivou-se em ajustar equação de perfil de tronco não segmentada para estimativas de afilamento de Pinus taeda, da floresta de Inhamacari, Província de Manica. Os dados para o presente trabalho foram colectados no povoamento de Pinus taeda, numa amostra de 100 indivíduos. Mensurou-se a altura total, comercial e as circunferências do fuste, nas posições a 0,30; 0,50; 0,70; 0,90 1,10; 1,30; 1,50; 1,70; 2,30 m; quando maior que 2,30m foi mensurada aproximadamente, de 1,00 a 1,00 m até a altura total. Com estes dados ajustou-se diferentes modelos de perfil de tronco, os de Schöepfer, Hradetzky e de Kozak et al, tendo sido selecionada a melhor equação usando o coeficiente de determinação de ajuste (R²%), erro padrão de estimativa percentual (Syx%) análise gráfica dos resíduos e análise gráfica dos perfis estimado. Os modelos de Hradetzky e o de Shöepfer obtiveram resultados satisfatórios, com alto valor de coeficiente de determinação ajustado de 99,756 % para o modelo de Hradetzky e de 98,394 % para o modelo de Shöepfer, baixo erro-padrão da estimativa de 6,94 % para Hradetzky e 7,25 % para o modelo Shöepfer e melhor distribuição de resíduos para ambos os modelos, o modelo de Kozak et al, obteve resultados baixos em comparação aos outros modelos (95,52 % de R²% e 11,50 % de Syx%). Na validação dos modelos, usou-se o teste Qui-quadrado (X2), onde seleccionou-se o modelo de Hradetzky que teve melhor ajuste, o mesmo apresentando X2calculado menor de 0,173835024 que o X2crítico de15,507, indicando melhor desempenho.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».