A model of fragmentation in the Canadian boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Ecological studies have generally examined forest fragmentation in terms of descriptive metrics or simulation using Monte Carlo or percolation processes that assume fragmentation is a random process. However, most fragmentation results from human decisions on agricultural settlement. This study used a previously tested rule-based agricultural settlement process model (GEOMOD2) to describe which parts of a boreal forest landscape are selectively cleared for agriculture. Nearness to neighbors, amount of stoniness, soil type, and soil texture best explained the fragmentation process. To compare settler's decisions on the productivity of the landscape with moisturenutrient gradients, we used a hydrological topographic index to capture the variability of wetness according to hillslope position. Results showed that settlers were selecting higher hillslope positions irrespective of substrate (glaciolacustrine or glacial till); i.e., they appear to have used observable attributes such as stoniness, soil texture, and hillslope position rather than soil productivity in making settlement decisions. Thus, the species richer upper hillslopes of aspen parkland (glaciolacustrine) and aspen and white spruce forest (glacial till) were settled first, while the species poorer lower hillslopes of aspen forest (glaciolacustrine) and white spruce and balsam fir forest (glacial till) were settled later.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».