Methods to assess landscape-scale risk of bark beetle infestation to support forest management decisions
Notice bibliographique
Résumé
The objective of our paper is to provide practitioners with suggestions on how to select appropriate methods for risk assessment of bark beetle infestations at the landscape scale in order to support their particular management decisions and to motivate researchers to refine novel risk assessment methods. Methods developed to assist and inform management decisions for risk assessment of bark beetle infestations at the landscape scale have been diverse, ranging from simple empirical correlations to complex systems models. These approaches have examined different bark beetle species, forest types and systems, and management questions, and they differ in spatial and temporal precision, the types of processes included, and the form of output. Bark beetle risk assessment methods, however, share a common theme: they aim to quantify expected levels of attack and loss due to beetles. By focusing on this commonality, we present a gradient in which methods can be classified and ranked, ranging from more structural, pattern-oriented methods to more functional, process-oriented methods. Our objective is to describe a framework for comparing methods in terms of how risk is represented and in terms of the complexity of application. To illustrate how diverse methods can be cast within a common frame of reference, we describe and provide brief examples of four types of methods that we have used in British Columbia, Canada, to examine landscape-scale risk of mountain pine beetle attack in lodgepole pine forests. We then provide some guidance on how to select an appropriate method for a given system and set of questions. The most appropriate method is the simplest one that can address the questions, minimize uncertainty, and inform the decision process in the required timeframe. It is important that researchers and practitioners can view bark beetle risk-assessment methods as a toolkit and select appropriate tools for a given task, as no single method is best for all situations.
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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 | 0,011 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».