Application of shadow fraction models for estimating attributes of northern boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
A shadow fraction method was developed previously for mapping forest attributes of northern black spruce ( Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb.) forests. This paper evaluates application of the method for (i) balsam fir stands ( Abies balsamea (L.) Mill.), (ii) stands with higher volume and biomass than those of previous studies, and (iii) stands with a higher composition of deciduous trees and steeper slopes. Models developed for new test sites in (i) central Labrador and (ii) western Newfoundland were not statistically different from previous models for biomass, volume, and basal area. Relative root mean square errors (RMSEr) for central Labrador were slightly lower than those found in other test sites (RMSEr: 24%–29%) but higher for western Newfoundland (RMSEr = 37%–43%), attributed to the higher upper limit of measured attributes and increased presence of deciduous trees. Results suggest that reasonable estimates can be generated for conifer forests of northeastern Canada; however, an alternative solution is needed where mixed and deciduous stands are prevalent. Measurement of ground plots over a wider range of species composition and forest structure is recommended for broader application to northern boreal forests and to further assess the potential role of the shadow fraction method in national-scale inventory programs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».