Relating changes in duff moisture to the Canadian Forest Fire Weather Index System in <i>Populus tremuloides</i> stands in Elk Island National Park
Notice bibliographique
Résumé
The manner in which trembling aspen ( Populus tremuloides Michx.) forest duff moisture changes during the growing season was investigated in Elk Island National Park, Alberta, Canada. A calibration–validation procedure incorporating one calibration site with moisture sampling across three topographic positions was used to develop predictive models, which were subsequently compared with 12 validation sites across three vegetation types throughout the Park. Duff moisture was modelled against the Duff Moisture Code and Drought Code components of the Canadian Forest Fire Weather Index System. Spring, summer, and fall rates of duff moisture change differed (P < 0.050) during calibration, with moisture loss greatest in spring. Additionally, while moisture changes on the south-facing and crest topographic positions were similar during spring, moisture losses were greater (P < 0.050) at these locations compared with the north-facing landscape position. Correlation analysis indicated that duff inorganic content and bulk density were both related to duff moisture but were limited in importance compared with weather-based influences. When compared with predicted values obtained from calibrated models, moderate predictability of duff moisture was found (mean absolute error = 20.7%–54.2%). Relative to the national standard equations, unique but very different empirical relationships were developed between the Duff Moisture Code and Drought Code and the moisture content of the duff layer in aspen forest stands found in Elk Island National Park.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».