Modelling the change in aspen species composition in boreal mixedwoods
Notice bibliographique
Résumé
The dynamics of aspen (Populus tremuloides Michx.) species composition (SC, defined as the ratio of aspen basal area to total stand basal area) in boreal mixedwoods were modelled in this study using the difference equation method, based on datasets collected from repeatedly measured permanent sample plots (PSPs) across Alberta. The aspen SC measured at time 1 was taken as a key predictor variable to project SC values at future ages. Since site quality was found to impact the aspen SC, site index (SI) was incorporated into the model. To correct the autocorrelation and heteroskedasticity problems associated with PSPs data, the non-linear mixed-model technique was applied to accommodate the variance–covariance structure of the error terms and to estimate model parameters. The final model was evaluated on an independent dataset collected from a different region in Alberta, based on a number of statistical measures including a goodness of prediction index (GOPI) from forward and backward projections, and examinations of residual and studentized residual plots. The low prediction bias and high GOPI value obtained from forward and backward projections on the validation data suggest that the model fitted the data well and can be reliably applied to predict changes in aspen SC in boreal mixedwoods across Alberta. The model showed a decline in the SC after year 30, but the decline was steeper in sites of low SI. The model can be used for modelling the transitions of forest compositions in boreal mixedwood forests.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».