A comparison of historical and current forest cover in selected areas of the Great LakesSt. Lawrence Forest of central Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Crown survey notes from the late 1800s were used to reconstruct forest cover at that time in four forest management units in central Ontario, Canada. Historic forest cover was then compared to forest cover in 1990 based on Forest Resources Inventory (FRI) maps. Regional results indicate that the proportions of maple (Acer spp.) in the forest increased by 12.5%, while balsam fir (Abies balsamea) declined by 3.5%, hemlock (Tsuga canadensis) by 2.3% and other conifers (larch (Larix laricina) and cedar (Thuja occidentalis)) by 2.1%. The frequency of occurrence of maple, ash (Fraxinus spp.), yellow birch (Betula alleghaniensis), poplar (Populus spp.) and spruce (Picea spp.) also increased while white birch (Betula papyrifera), hemlock and other hardwoods (e.g., oak (Quercus spp.), basswood (Tilia americana), beech (Fagus grandifolia), elm (Ulmus spp.), ironwood (Ostrya virginiana) and black cherry (Prunus serotina Ehrh.)) declined. The region-wide proportional increase in maple is likely due to timber harvest techniques such as selective logging, effective fire suppression and the ecology of the maple species. Crown survey notes have been a useful tool in reconstructing presettlement forest cover. Survey notes can easily be obtained and used by forest managers and planners to understand presettlement conditions of this forest. Managers can achieve zero net loss of forest types in relation to the presettlement condition by using appropriate silvicultural practices to reduce the proportion of maple. Key words: Crown Survey records, presettlement forest, Great LakesSt. Lawrence Forest, working group, frequency of occurrence
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».