Fragmentation regimes of Canada's forests
Notice bibliographique
Résumé
Canada is a large nation, approximately 1 billion hectares in size, and until recently, no national assessment of forest fragmentation had been undertaken. To assess national level biodiversity and ecosystem condition, national drivers of forest fragmentation are identified as being either primarily natural (e.g., resulting from wildfires, water features, or topography), or primarily anthropogenic (e.g., resulting from urbanization or roads and associated activities such as forest harvesting and oil and gas exploration). The relative importance of each of these fragmentation drivers within Canada's ten forested ecozones, which occupy approximately 650 million ha, is assessed using ecozone summaries and standard scores. Forest pattern metrics were generated from a Landsat‐derived land cover product and fragmentation drivers were characterized using available national datasets. Through this analysis, we combine and portray the relative importance of forest patches with spatial layers indicative of natural and anthropogenically induced conditions as driving various fragmentation regimes over the forested area of Canada. The forest fragmentation in Canada can be characterized primarily by natural drivers, whereas fragmentation regimes attributable to anthropogenic drivers are typically regionally located and related to industrial activities and access (i.e., roads). We identify three scenarios in our results that characterize forest fragmentation in Canada: ecozones with similar forest patterns but different drivers; ecozones with similar patterns and drivers; and finally, ecozones with both different patterns and different drivers. Our findings indicate that national assessments of forest fragmentation should account for both natural (and inherent) and anthropogenic sources of fragmentation .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».