Studie av mätmetoder vid Riksskogstaxeringens årsringsmätning
Bibliographic record
Abstract
Sedan 1923 har mätningen av borrkärnor gjorts med hjälp av mikroskop. Modern \nteknik för bildavläsning, överföring av bilder till dator samt programvaror för \nbildanalys, kan erbjuda effektivare och bättre arbetsrutiner vid årsringsmätningen för \nriksskogstaxering. Därför har studier av alternativ metod för analys av borrkärnor \ngenomförts för att se om det föreligger någon skillnad mellan nuvarande använd \nanalysmetod och en modern metod-WinDENDROs. \nProgramvaran WinDENDRO är ett bildanalyssystem avsett speciellt för årsrings-, \nstam-och veddensitetsmätningar och analyser. Det förutsätter bildavläsning med t ex \nen scanner av hög optisk standard. En scanner ger en mycket hög upplösning av färg \noch gråskalebilder utan skuggor och ojämnheter i ljusintensitet även för större \nbildytor, vilket gör att den kan vara mycket användbar för analys av borrkärnor. \nDen först versionen av programmet kom 1988 och utvecklades i samarbete mellan Dr. \nRejean Gagnon och Dr. Hubert Morin vid The Dendroecology Laboratory of \nUniversite du Quebec a Chicoutimi. Därefter har programmet uppdaterats regelbundet \noch förbättras. \n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.013 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".