Verification of a Forest Rating System to Predict Fisher, <em>Martes pennanti</em>, Winter Distribution in Sub-boreal Forests of British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study verified the ability of a forest rating system to predict the winter distribution of Fisher (Martes pennanti) in the Sub-boreal Spruce Biogeoclimatic Zone of central interior British Columbia. Forest polygons (i.e., homogenous areas with similar forest stand characteristics) were classified according to their age and structural development, canopy closure, basal area in mature trees, average tree diameter at breast height, and percentage of shrub cover. Approximately 170 km of transects randomly distributed across polygons were inventoried (snowshoed) from December to February 2005-2008. A total of 278 Fisher tracks were recorded. The observed frequency of Fisher tracks per polygon type was significantly (P < 0.05) different from expected. The majority (245 or 88.1%) of tracks were recorded in excellent- and high-quality polygons corresponding mostly to mixed coniferous stands. On average, these stands were 138.2 years old, and had 54.4% canopy closure, 38.1 m2/ha basal area, 27.8 cm dbh, and 11.4% shrub cover. This study showed that the forest rating system was adequate to predict Fisher winter distribution, and could be used to develop forest management plans that are compatible with the species habitat requirements.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».