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Enregistrement W2057430734 · doi:10.5558/tfc84718-5

Patching together the future of forest modelling: Implementing a spatial model in the 2009 Romeo Malette Forest Management Plan

2008· article· en· W2057430734 sur OpenAlexaffvenueabout
Dan Rouillard, Tom Moore

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensDeep River Science AcademyOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Process (computing)Strategic planningComputer scienceForest managementSustainable forest managementSustainabilityProcess managementSpatial planningOperational planningOperations researchEnvironmental resource managementBusinessGeographyEnvironmental planningEngineeringForestryEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a pilot project on the Romeo Malette Forest in northeastern Ontario that used a spatially explicit strategic model as an element of the hierarchical modelling process used in forest management planning. We integrated 2 different and slightly overlapping modelling tools, the traditional aspatial Strategic Forest Management Model (SFMM) and the newer spatial Patchworks model, to form a comprehensive decision support system for planning. Results from the conventional modelling approach using only SFMM served as comparison. The pilot project’s goals included satisfying Ontario’s rigorous planning and public consultation requirements, addressing technical issues associated with using 2 separate models, and engaging planning team members in the decision-making process. Implementation of a new technology (spatial modelling) into a highly regulated organizational process presented the planning team with a series of challenges. For example, the higher resolution of the data used for the Patchworks model and changes in conventional concepts and procedures required that the planning team adjust and adapt its approach. One clear advantage of the combined approach was that the long-term effects of spatial and operational adjustments, such as landscape-level policies or harvest block deferrals, were evaluated comprehensively and immediately, leading to greater confidence that the forecast outcomes are sustainable. The hierarchical-spatial modelling process used in this pilot provides a significant improvement to forest management planning and results in improved confidence in the overall sustainability of the long-term management direction. The lessons learned have provided a base for future planning teams to take advantage of the many benefits of a decision support system that includes spatial modelling. Key words: forest management planning, spatial modelling, decision support, Patchworks

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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