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Enregistrement W2167509852 · doi:10.1139/cjfr-2014-0102

A gap analysis of tree species representation in the protected areas of the Canadian boreal forest: applying a new assemblage of digital Forest Resource Inventory data

2014· article· en· W2167509852 sur OpenAlexafffundvenueabout
Steven G. Cumming, C. Ronnie Drever, Mélina Houle, John Niccolo Cosco, Pierre Racine, Erin M. Bayne, Fiona K. A. Schmiegelow

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Forest ServiceNature Conservancy of CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceMinistère de la Défense NationaleCommission for Environmental Cooperation
Mots-clésBorealAbundance (ecology)TaigaRelative species abundanceEcologyTemperate climateGeographyForest inventoryTemperate rainforestSpecies diversityPhysical geographyForest managementForestryEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We undertook a gap analysis of how protected areas represent the tree-species diversity within the Canadian boreal forest, as measured from Forest Resource Inventory (FRI) maps. We used a new compilation of Forest Resource Inventory designed to support ecological analyses over large areas and across jurisdictional boundaries. The analysis was stratified into four analytical regions determined by terrestrial ecozones. We calculated the relative abundance of species within regions, developed rarity criteria, and evaluated the relative abundances and prevalence of rare species. We characterized representation gaps when the abundance of a tree species in protected areas within an analytical region differed markedly (by more than a factor of 2) from the expectation, calculated as the product of regional abundance and the proportional area protected. Most species were well represented in the most species-diverse region (n = 33), the Boreal Shield in eastern Canada, due apparently to a large number of relatively small protected areas in the southern part of the region. Some marked gaps existed in the more species-depauperate western zones, notably for montane conifers in the Boreal Plains. As is common for species abundance distributions, as few as five species accounted for 90% of total abundance in each zone. Relatively rare species were more numerous. Mostly associated with southern temperate or hemiboreal forests, these reached their highest prevalence and abundance in the managed forests of the Boreal Shield. Our work identified some gaps in representation in the protected areas network of Canada in western Canada, substantiates the use of species distribution mapping based on FRI data to inform conservation planning — including the identification of high conservation biodiversity elements for forest certification — and demonstrates the need for improved vegetation mapping in National Parks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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