The Spruce Budworm Decision Support System: forest protection planning to sustain long-term wood supply
Notice bibliographique
Résumé
The Spruce Budworm Decision Support System (SBW DSS) quantifies the marginal timber supply (m3/ha) benefits of protecting stands against spruce budworm (Choristoneura fumiferana (Clem.)) defoliation. It allows the user to quantify the volume benefit of protecting alternative areas and determine effects on forest development and annual allowable cut. Implementing the SBW DSS on a land base involves seven steps: (i) defining the base defoliation, or an explicit forecast of the defoliation level included in yield forecasts; (ii) compiling historical defoliation; (iii) defining base volume yields; (iv) obtaining the harvest schedule from the land base management plan; (v) building the stand impact matrix, which quantifies direct impacts of defoliation; (vi) building the forest impact matrix, which quantifies indirect impacts of defoliation on harvest schedules; and (vii) building the stand-history file, which contains all stand-level and defoliation data. These tasks are usually completed every 5 years. The remaining aspects of the planning methodology are implemented annually, including (i) recording the previous year's defoliation, (ii) estimating potential defoliation in the current year from budworm survey data, (iii) calculating volume loss or protection priority, (iv) generating budworm-caused volume loss maps, (v) digitizing potential spray blocks, and (vi) evaluating the protection program. Using ARC/INFO® and ArcView® geographic information system programs, the Protection Planning System component (PROPS) generates volume loss maps that can be used to help design and analyze costs and benefits of insecticide spray programs. Implementation of PROPS for the 450 000 ha Upper Miramichi Crown License in New Brunswick is described. Under "normal" and "severe" budworm outbreak scenarios, defined based on predictions of 19992008 defoliation, losses of 6.6 × 106 and 16.7 × 106 m3 of spruce (Picea sp.) balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) volume were projected to occur on this land base.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».