Stand dynamics modelling approaches for multicohort management of eastern Canadian boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to discuss approaches and issues related to modelling stand dynamics for multi-cohort forest management in eastern Canadian boreal forests. In these forests, the interval between wildfires can be rather long, and the development of natural forest stands may include the establishment, growth and mortality of several cohorts of trees. Later cohorts are characterised by increasing structural complexity, including spatial heterogeneity and irregular tree size distribution. A multi-cohort forest management framework has been proposed to maintain this complexity, and associated biodiversity, on the landscape. Multi-cohort forest management planning requires forecasts of the development of stands with complex structure in response to silvicultural treatment and to natural disturbance, but current stand dynamics models in the region are applicable mainly to even-aged mono-specific stands. Possible modelling approaches for complex stands include i) the adaptation of current whole-stand growth and yield models, ii) distance-independent, empirically-derived individual-tree models, such as the USDA Forest Service Forest Vegetation Simulator, and iii) distance-dependent, empirically-derived or process-oriented individual-tree models. We conclude that individual-tree models are needed because observational data for fitting whole-stand models are not available for the full array of silvicultural treatments and natural disturbances encompassed by multi-cohort forest management. Predictive accuracy is a concern with individual-tree models, and the incorporation of coarse-scale constraints into these models is a promising means to control error.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».