Natural regeneration of forest vegetation on legacy seismic lines in boreal habitats in Alberta’s oil sands region
Notice bibliographique
Résumé
Mapping of oil reserves involves the use of seismic lines (linear disturbances) to determine both their location and extent. Conventional clearing techniques for seismic assessment have left a legacy of linear disturbances that cause habitat fragmentation. Little is known, however, about how local and landscape factors affect natural regeneration patterns of trees and shrubs on seismic lines that facilitate mapping and future projections of regeneration patterns. To understand factors affecting early forest regeneration and to predict future trends in regeneration of legacy seismic lines we used LiDAR, forest stand databases and a disturbance inventory of conventional seismic lines to model seismic line regeneration to a 3 m height in a 1806 km2 area in northeastern Alberta, Canada. Regeneration to 3 m was inversely related to terrain wetness, line width, proximity to roads (as a proxy for human use of lines), and the lowland ecosites. Overall, terrain wetness and the presence of fen ecosites had the strongest negative effect on regeneration patterns; the wettest sites failed to recover even after 50 years post-disturbance. Predictions of future regeneration rates on existing lines suggested that approximately one-third of existing linear disturbance footprints in this boreal landscape will remain un-regenerated 50 years later resulting in persistent habitat fragmentation. Model predictions estimating regeneration probability are particularly valuable for estimating current and future forest regeneration trajectories on linear disturbances which are a conservation concern and a focus for restoration and planning by government, industry and conservation organizations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».