A comparison of pre-European settlement forest characterization methodologies
Notice bibliographique
Résumé
The characterization of "natural" or "presettlement" forest has become a relatively common practice in Canada as forest managers strive to put into practice concepts of sustainable forest management. Various methods have been developed to undertake such characterizations, leading to confusion about how to define "presettlement forest" and uncertainty over the approach that will best serve as a basis for management. We report on two methods of presettlement forest characterization: the "Witness Tree" and the "Potential Forests" approaches. We compare results from these approaches to the existing forest composition in the Fundy Model Forest, New Brunswick. Both approaches indicate a decline in the predominance of tolerant hardwood and eastern cedar since presettlement. However, the Potential Forests approach consistently suggests much higher presettlement frequencies of spruce (Picea spp.) and, in most cases, pine (Pinus spp.) than the Witness Tree method. Differences between frequencies of tree species estimated by the two methods probably result from biases associated with both methods and the different scales of reporting. If used critically, the combined use of both sets of presettlement forest information will allow managers to determine the historical frequency of individual tree species and forest communities. Such information will provide some guidance in maintaining the diversity of native species and community types. Key words: presettlement forest, ecological land classification, Witness Tree method, Potential Forests, forest management, biodiversity
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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 | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».