Quantitative tracking of the vegetative integrity and distinctness of forested ecological communities: a case study of plantation impacts
Notice bibliographique
Résumé
Ecological land classification (ELC) is central to forestry and environmental management. Few methods exist for the statistical confirmation of the distinctness and continued integrity of the ecological character of ELC regions. Consequently, forest managers lack the tools to measure the impact of ecosystem stressors such as harvest practices and climate change. We develop a framework for tracking the distinctness and modification of vegetative communities of ELC natural regions. We base the framework on principles of numerical taxonomy using the Kolmogorov–Smirnov measure of distributional difference. We demonstrate the utility of the framework using data from a 1986 Forest Development Survey of tree species abundances on 13 508 sample plots from natural regions of the New Brunswick, Canada, ELC. Using the framework, we found vegetative communities of the ELC statistically distinct in the 1986 sampling. We also investigated the impacts of plantations on forest composition using vegetation profiles from a 1999 Forest Development Survey of planted stands. Simulated planting to 20% levels suggests that past and projected planting practices will modify the vegetative character of several natural regions on a scale comparable with interregion variation. The results demonstrate the potential of the framework to track changes to a variety of biotic communities impacted by natural and anthropogenic disturbance.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».