Models were developed to estimate nondestructively chlorophyll (Chl) content per unit of leaf area (Chlarea) and nitrogen content per unit of leaf area (Narea) using readings of two optical meters for five warm-temperate, evergreen, broadleaved tree species (Castanopsis sieboldii, Cinnamomum tenuifolium, Eurya japonica, Machilus thunbergii, and Neolitsea sericea). It was determined whether models should be adjusted seasonally. Readings (were obtained six times during a year period and Chlarea and Narea were determined using destructive methods. Bayesian inference was used to estimate parameters of models that related optical meter readings to Chlarea or Narea for each species. Deviance information criterion values were used to select the best among models, including the models with seasonal adjustment. The selected models were species-specific and predicted Chlarea accurately (R2 = 0.93-0.96). The best model included parameters with seasonal adjustments for one out of five species. Model-based estimates of Narea were not as accurate as those for Chlarea, but they were still adequate (R2 = 0.64-0.82). For all species studied, the best models did not include parameters with seasonal adjustments. The estimation methods used in this study were rapid and nondestructive; thus, they could be used to assess a function of many leaves and/or repeatedly on individual leaves in the field. and D. Mizusaki, K. Umeki, T. Honjo.
a1_Cíle. Lokální souběžná kriteriální validizace šesti škál Hoganova osobnostního inventáře (HPI), které měří ty osobnostní charakteristiky, které jsou u lidí spojeny s vyšší, nebo naopak nižší pravděpodobností výskytu kontraproduktivního pracovního chování (KPCH). Výzkumný soubor. Kombinace příležitostného a náhodného výběru n = 74 zaměstnanců, tzv. retailerů ze soukromé bankovní instituce na Slovensku; 37 těchto zaměstnanců podle hodnocení zaměstnavatele vykazovalo prvky KPCH a 37 zaměstnanců tento typ chování nevykazovalo. Hypotéza. Skupiny zaměstnanců vykazujících a nevykazujících prvky KPCH se budou systematicky lišit v testových skórech na škálách HPI měřících ty osobnostní charakteristiky, které souvisí s mírou výskytu KPCH. Statistická analýza. K analýze dat byl primárně použit bayesovský odhad rozdílu mezi skupinami (BEST) a bayesovská jednoduchá logistická regrese. Provedeny byly rovněž klasické varianty těchto testů spolu s bodově-biseriální korelační analýzou. Výsledky. U pěti ze šesti sledovaných škál existují v testových skórech v očekávaném směru věrohodné nenulové rozdíly mezi osobami vykazujícími a nevykazujícími prvky KPCH. Napříč těmito škálami se absolutní hodnota síly efektu d v rámci 95% HDI pohybuje od 0,012 do 1,22. Při nárůstu testového skóru na sledovaných škálách o jednu směrodatnou odchylku se snížení, resp. zvýšení šance na výskyt KPCH v rámci 95% HDI pohybuje od -72 % do -3 %, resp. od 11 % do 189 %. Pět ze šesti škál statisticky významně (p < 0,05) koreluje s výskytem KPCH v rozmezí absolutních hodnot rpb od 0,241do 0,360. Omezení studie. Vzhledem k menší velikosti výzkumného souboru je odhad pozorovaných efektů relativně nepřesný., a2_Způsob zjišťování kritéria KPCH mohl snížit míru jeho spolehlivosti. Kritérium KPCH je navíc poměrně široce vymezeno. Způsob výběru výzkumného souboru spolu s nedostupností některých základních demografických údajů o probandech účastnících se výzkumu snižují možnost generalizace výsledků studie i na jiné populace osob., b1_Objectives. Local concurrent criterion validity study of six selected Hogan Personality Inventory’s (HPI) scales that measure those personality characteristics which are associated with higher or lower probability of counterproductive work behavior (CWB). Sample and setting. Combination of convenience and random sample of n = 74 employees (retailers) from one private banking company in Slovakia. 37 employees showed and 37 employees did not show CWB according to evidence available to employer. Hypotheses. Groups of employees showing/notshowing CWB will systematically differ in their test scores on HPI scales measuring personality characteristics associated with the incidence of CWB. Statistical analysis. Bayesian estimation of differences between groups (BEST) and Bayesian simple logistic regression were used as primary statistical tools for data analysis. More traditional NHST alternatives to Bayesian methods were also conducted together with point-biserial correlation analysis. Results.In the case of five out of six selected HPI scales there are credible non-zero differences in test scores between employees not/showing CWB and these differences are in expected direction. Across these scales the absolute value of effect size d within 95% HDI is in the range from .012 to 1.22. With test scores increased by one standard deviation the odds of showing CWB decrease by -72% to -3% or increase by 11% to 189 % within 95% HDI across six selected scales. In the case of five out of six scales there is statistically significant (p < .05) correlation with incidence of CWB with absolute values of point-biserial correlation coefficient ranging from .241 to .360. Study limitation. Given the smaller sample of subjects the estimation of observed effects is relatively imprecise. Method of CWB detection could reduce reliability of CWB criterion., b2_CWB criterion is also fairly widely defined. Used sampling procedure together with inaccessibility of information about some basic demographic characteristics of tested subjects reduces the possibility to generalize findings from the study to other populations., Luděk Stehlík., and Obsahuje seznam literatury