Stand-level prediction of balsam fir mortality in relation to spruce budworm defoliation
Notice bibliographique
Résumé
Stand production and sustained yield calculations are largely affected by tree mortality, which can be caused by many factors such as competition, insect damage, or climatic events. In the eastern Canadian boreal forest, spruce budworm (Choristoneura fumiferana (Clem.)) defoliation can produce varying levels of mortality in balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) stands. This mortality was estimated for the entire range of balsam fir in Quebec, Canada, using historical records of insect defoliation and permanent sample plot (PSP) inventories for the 19702003 period, which includes the last insect outbreak. A two-step approach was used to model balsam fir mortality at the stand level. The first step predicts the probability that all balsam fir trees within a PSP will survive during a given time interval. The second step quantifies the amount of mortality for PSP observation periods during which mortality actually occurred. The whole model shows that spruce budworm defoliation may account for between 6% and 100% of the merchantable volume lost due to mortality, depending on outbreak severity. A model evaluation made with an independent data set indicates that the model is unbiased, although the prediction error is relatively large at the stand level but decreases with increasing prediction horizon.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».