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Enregistrement W2082296761 · doi:10.5558/tfc87023-1

An ecological land classification approach to modeling the production of forest biomass

2011· article· en· W2082296761 sur OpenAlexafffundvenue
Bharat Pokharel, Jeffery P. Dech

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNorthern Ontario Heritage Fund CorporationNipissing University
Mots-clésForest managementEnvironmental resource managementForest inventorySite indexBiomass (ecology)Sustainable forest managementProduction (economics)ProductivityEnvironmental scienceAgroforestryGeographyForestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest site classification is a prerequisite to successful integrated forest resources planning and management. Traditionally,site classification has emphasized a phytocentric approach, with tools such as the site index having a rich and longhistory in forest site evaluation. The concept of site index was primarily devised to assess site productivity of an even-aged,single-species stand. Site index has been the primary method of forest site evaluation in support of management for traditionalforest products. However, this method of site classification has been criticized as the needs, perspectives andsocial values of the public regarding forest management have changed the emphasis from timber production to multiplevalueforestry practices. There are alternative approaches to forest site classification that have the potential to meet thegrowing demands placed on forest information for inventory and modeling purposes. Ecological Land Classification(ELC), is a phytogeocentric approach that stratifies the landscape into ecologically meaningful units (ecosites) based onsubstrate characteristics, moisture regime and canopy composition. This approach offers a more holistic view of site productivityevaluation; however, until recently it has been difficult to acquire data to support widespread mapping ofecosites. Remote sensing technology along with predictive modeling and interpretive mapping techniques make the applicationof an ecosite-based approach at the forest landscape level possible. As forest management moves towards the considerationof a broader set of resources (e.g., woody biomass), there is an opportunity to develop new tools for linking forestproductivity to the sustainable production of forest bioproducts with forest ecosites as a solid foundation forsegmenting the landscape. Key words: forest site classification, site index, site productivity, Ecological Land Classification (ELC), ecosites, forest biomass,bioproducts

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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