Evaluating Local Calibration Methods for Improving Diameter Growth Predictions in the Southern Variant, Forest Vegetation Simulator (FVS-Sn)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Local calibration methods were evaluated for diameter at breast height (dbh) growth predictions in 11 tree species in Virginia, USA, using a model form based on the Forest Vegetation Simulator Southern Variant (FVS-Sn) large tree dbh regression model. Data from 1090 remeasured forest inventory plots from the USDA Forest Service’s Forest Inventory and Analysis (FIA) database were used to calibrate FVS dbh growth predictions to local conditions and evaluate four calibration methods based on the following information: 1) median prediction errors calculated from locally observed dbh pairs before and after a five-year remeasurement period; 2) a random intercept estimated from locally observed dbh using mixed-effects regression; 3) a simple linear regression (SLR) model fitted to observed and predicted dbh at the local scale; and 4) an SLR model with regression through the origin. Calibration methods were assessed using leave-one-out cross-validation, comparing model predictions to observed dbh growth from withheld trees. Equivalence testing indicated median or regression-based local calibration methods achieved prediction-error tolerances over 5–7 year growth intervals as small as 0.11 cm (0.03 cm for two regression-based methods) for all species, whereas the random-intercept approach only achieved a minimum tolerance of 0.2 cm. Compared to uncalibrated models, local calibration substantially reduced prediction errors, demonstrating efficacy in increasing prediction accuracy, even with sparse FIA dbh growth data used for local-calibration.
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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».