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Enregistrement W1827980117 · doi:10.22230/jem.2009v10n1a410

Aerial overview survey of the mountain pine beetle epidemic in British Columbia: Communication of impacts

2009· article· en· W1827980117 sur OpenAlexafffundabout
Michael A. Wulder, Joanne C. White, Danny Grills, Trisalyn Nelson, Nicholas C. Coops, Tim Ebata

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensGovernment of British ColumbiaUniversity of VictoriaNatural Resources CanadaUniversity of British ColumbiaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaU.S. Forest ServiceCanadian Forest ServiceGovernment of Canada
Mots-clésMountain pine beetleDendroctonusGeographyInfestationForestryOutbreakEcologyBark beetleBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In western Canada, the current outbreak of mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae) is of unprecedented proportions. Annual aerial overview surveys (AOS) are the primary means of accounting for the area and severity of mountain pine beetle impacts. Typically, reports of impacted areas do not consider severity—the proportion of trees killed within a given area. A common misconception is that all impacted areas will experience 100% pine mortality.We examined a time series of AOS data collected in British Columbia from 1999 to 2005. The year-toyear trends indicated that the AOS data effectively captured the infestation's increasing area, severity, and spatial variability. The cumulative area impacted between 1999 and 2005 was estimated at 11 million ha; 39% of this area was attacked in only one year. The approximate year of death was estimated by assuming a 50% severity threshold. Approximately 6.5 million ha experienced mortality. The results of this study emphasize the importance of reporting severity, as well as considering the cumulative effects of the infestation over time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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