Modelos Taper para descrever o afilamento de Pinus taeda na floresta de Inhamacari no posto administrativo de Machipanda
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".