Development of a large area biodiversity monitoring system driven by remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity is a multifaceted concept that often eludes simple operational definitions. As a result, a variety of definitions have been proposed each with varying levels of complexity and scope. While different definitions of biodiversity exist, the basic unit of measurement for the vast majority of studies is conducted at the species level. Traditional approaches to measuring species richness provide useful, yet spatially constrained information. Remote sensing offers the opportunity for large area characterizations of biodiversity in a systematic, repeatable, and spatially exhaustive manner. Based on this review we examine the potential for a national biodiversity monitoring system for Canada driven by remote sensing, a country approaching 1 billion ha in area, with the aim of producing recommendations that are transferable for regional or continental applications. A combination of direct and indirect approaches is proposed, with four selected key indicators of diversity that can be derived from Earth observation data: productivity, disturbance, topography, and land cover. Monitoring these indicators through time at an ecosystem level has the potential to provide a national early warning system, indicating where areas of potential biodiversity change may be occurring. We believe the large area biodiversity monitoring system as outlined would provide an initial stratification of key areas where regional and local scale analysis can be focused, while also providing context-specific information for species collection data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».