大型针叶树——真柏
大型落叶山毛榉 – 日本山毛榉
中型展示 – 三叉枫和真柏
我很高兴看到读者认为上面的书轩是最好的，因为它获得了国府奖（桌上的金色卡片）。
其他选择也是如此。每个类别中都有几棵大树，我认为上面的树代表了名单上最好的一些盆景。
对于那些对从练习中吸取的教训感到好奇的人，请继续阅读。
首先，回复的数量。
落叶和针叶树调查：258
中型和小品调查：107
我使用平均分数和z分数计算每个类别的获胜者。两种方法对顶部树产生了相同的结果。
我还研究了人们如何使用评级系统。对于落叶树/针叶树调查，很少有盆景在五分制中获得“1”（约2%）的分数。最常见的分数是“4”（占给出分数的37%）。
中等/小品调查也是如此。在七分制中，很少有盆景获得“1”或“2”的分数（分别为0.8%和3.1%）。最受欢迎的分数是“5”（占分数的30%）。
不愿给国府树打低分表明，受访者对评分采取了某种绝对的方法（换句话说，没有“国府树”值得“1”）。
在这一点上，个别法官的平均分差异很大。最持怀疑态度的评委在中等/小品调查中给盆景的平均得分为2.5分（满分7分）。最慷慨的法官的平均得分为6.4分（满分7分）。
鉴于这些观察结果，我们有一些要点可以应用于太平洋盆景博览会的评分系统。
为了鼓励使用评分系统中的所有五个分数（世博会树将以 1-5 的等级进行评级），我们将提供授予不同分数的指南。（例如，“3”将适用于基于展览中盆景的平均质量的盆景。这个想法是鼓励更广泛的分数分布，以便总体结果可以更好地对展览中的所有盆景进行排名。
为了适应持不同怀疑态度的评委，并确保所有评委对整体结果做出相对平等的贡献，我们将使用 z 分数。
我们还计划尽可能多地进行衡量，以便更好地为未来的活动提供信息。例如，我们将研究评分者的可靠性（个别评委的分数与平均值相差多远），新近度或延迟的影响（评分者在评估的开始、中期和结束时是否授予更高或更低的分数），并查看评委如何评估自己的显示。
最重要的是，我们将匿名发布原始分数，以便社区可以识别任何有趣的模式或尚未曝光的改进机会。
现在关于得分机制就足够了。当我重新讨论这个话题时，重点将放在我们如何识别盆景和展示质量上。