An assessment of expert-based marten habitat models used for forest management in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
We used marten snow tracking data and a previously developed empirical habitat model from northeastern Ontario to validate a number of expert-based, non-spatial marten habitat models. In particular, we tested the non-spatial Ontario Wildlife Habitat Analysis Model, the Boreal East Habitat Suitability Matrix (including tests of both standard forest units and development stages), and Allen's (1982) HSI model. Marten habitat use as measured by tracks in the snow was consistent with predictions of all the expert-based models, suggesting that these models correctly characterized the stand-level forest cover selected by marten in winter. Suitability ranks for individual stands derived from standard forest units and development stages also were consistent with their use by marten. The empirical model was consistent with the expert-based models in that it considered suitable forest stands to be those with tall trees dominated by spruce (Picea spp.) and balsam fir (Abies balsamea) trees, with a large amount of coarse woody debris, and high canopy closure. Our findings suggested that the expert-based models were able to characterize stand structure used by marten despite some of the models using only inputs available from stand inventories. This was accomplished because stand structural elements such as coarse woody debris were integrated into OWHAM and HSM indirectly, through relationships with stand age and species composition. Key words: boreal forest, forest inventory, habitat, habitat suitability, guidelines, Forest Ecosystem Classification, landscape, Martes americana, resource selection, snow tracking, spatial autocorrelation, stand structure
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».