A Framework and Software Tool to Support Collaborative Landscape Analysis: Fitting Square Pegs into Square Holes
Notice bibliographique
Résumé
For landscape models to be applied successfully in management situations, models must address appropriate questions, include relevant processes and interactions, be perceived as credible and involve people affected by decisions. We propose a framework for collaborative model building that can address these issues, and has its roots in adaptive management, computer‐supported collaborative work and landscape ecology. Models built through this framework integrate a variety of information sources, address relevant questions, and are customized for the particular landscape and policy environment under study. Participants are involved in the process from the start, and because their input is incorporated, they feel ownership of the resulting models, increasing the chance of model acceptance and application. There are two requirements for success: a tool that supports rapid model prototyping and modification, that makes a clear link between a conceptual and implemented model, and that has the ability to implement a wide range of model types; and a core team with skills in communication, research and analysis, and knowledge of ecology and forestry in addition to modelling. SELES (Spatially Explicit Landscape Event Simulator) is a tool for building and running models of landscape dynamics. It combines discrete event simulation with a spatial database and a relatively simple modelling language to allow rapid development of landscape simulations, and provides a high‐level means of specifying complex model behaviours ranging from management actions to natural disturbance and succession. We have applied our framework in several forest modelling projects in British Columbia, Canada. We have found that this framework increases the interest by local experts and decision‐makers to participate actively in the model building process. The workshop process and resulting models have efficiently provided insight into the dynamics of large landscapes over long time frames. The use of SELES has facilitated this process by providing a flexible, transparent environment in which models can be rapidly implemented and refined. As a result, model findings may be more readily incorporated into decision‐support systems designed to assist resource managers in making informed decisions.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».