Patching together the future of forest modelling: Implementing a spatial model in the 2009 Romeo Malette Forest Management Plan
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».