An early forest inventory indicates high accuracy of forest composition data in pre‐settlement land survey records
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions Do early land survey records of the ‘line description’ type allow accurate reconstructions of pre‐settlement forest composition? Did surveyors record all tree taxa in forest stands encountered along the surveyed lines? Were taxa ranked according to their relative importance in forest stands? What criteria did surveyors used to rank taxa in stands? Location Northern range limit of northern hardwoods, L ower S t. L awrence region, eastern Q uébec, C anada. Methods Validation of 1695 taxon lists recorded by surveyors in the 19th century through comparison of the number of stems by tree species and stem diameter classes recorded in 2790 old‐growth plots over the same two regions during a 1930 forest inventory. Results Taxon prevalence and dominance (i.e. proportion of observations for which each taxon is dominant) are highly correlated between the pre‐settlement surveys and the 1930 forest inventory data sets. Surveyors ranked taxa in decreasing order of relative importance, using criteria directly equivalent to basal area of stems in modern forest inventory plots. Taxon prevalence is more accurately reconstructed using relative metrics (i.e. ranks of taxon prevalence in a region), whereas taxon dominance is more accurately reconstructed using absolute metrics (percentage of dominant stands across landscapes). The early land surveys allow spatial patterns of forest composition to be reconstructed by computing relative taxon prevalence in cells of 3 km × 3 km. Prevalence of balsam fir ( A bies balsamea ) and white birch ( B etula papyrifera ) are underestimated in survey data, probably reflecting their low economic value in the 19th century. Conclusions Taxon lists of early surveyors can accurately reconstruct pre‐settlement forest composition and spatial patterns using metrics of taxon prevalence and dominance across landscapes. Relative prevalence is a more comprehensive description of forest composition than dominance, but tends to underestimate some taxa. Absolute taxon dominance is a more robust metric than prevalence, but only reports on the abundance of the most dominant taxa.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».