The use of forest maps for the description of wildlife habitats: limits and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the reliability of forest maps for describing wildlife habitats. During the summer of 1997, we sampled 186 boreal forest stands located in Jacques-Cartier Park, Quebec. In each stand, we measured slope, crown closure, basal area, as well as tree height and age. We determined if map classifications, with regard to dominant species composition, density, tree height, tree age, and slope, correlated with field observations. We also measured lateral cover and deciduous browse availability, variables that are considered useful for the characterization of wildlife habitats, to examine how these habitat features were related to map classification. Age (57% of the sites correctly classified) and density (34%) were the variables for which map classification had the best and worst correspondence with field measurements, respectively. Dominant species on maps were correctly identified in <74, <55, and <40% of the sites in coniferous, mixed, and deciduous stands, respectively. The use of a simple classification method based on cover type alone resulted in improved correlations, since 94, 60, and 29% of the coniferous, mixed, and deciduous stands, respectively, were properly identified on maps. We related lateral cover and food availability to stand categories using the most reliable map variables. We conclude that forest maps are useful for describing major habitats at the stand level. When forest resource maps are to be used for studying habitat suitability, we recommend sampling a subset of stands to assess if important wildlife habitat features, which reflect species requirements, can be related to habitat characteristics as determined by the maps.
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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 | 0,053 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».