Prediction of balsam fir sawfly defoliation using a Bayesian network model
Notice bibliographique
Résumé
Predictions of defoliation are an important component of planning aerial insect control programs, especially for defoliators such as balsam fir sawfly ( Neodiprion abietis (Harris)) that cause severe impacts on forest growth and yield. Currently, defoliation prediction is done manually based on field observations and experience, but it is a good candidate for a Bayesian network (BN), a flexible tool for combining available expert knowledge and empirical data. We created a BN model and linked it to a geographic information system to map predicted defoliation for balsam fir sawfly in western Newfoundland over an area of 5.7 million ha from 2001 to 2008. Based on expert knowledge, probabilistic influence of egg counts, previous defoliation, and stand characteristics (species composition, stand age, and management intervention) on subsequent-year defoliation was quantified. For validation purposes, maps created using the BN model were compared with manual defoliation predictions and with measured aerial defoliation survey maps. BN model defoliation prediction maps were found to be in moderate agreement (mean Kappa value of 0.59) with conventional manual prediction maps. Overall, the BN model showed similar accuracy to manual predictions, but with benefits of automating the process and of providing more spatial detail in predictions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».