New Methodologies and Approaches for Mapping Forested Karst Landscapes, Vancouver Island, British Columbia, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Mapping is an essential tool for land management and is typically used to assess the nature and characteristics of a land surface, along with its resource features and values. Mapping of karst landscapes is of particular importance for the temperate rainforests Vancouver Island on the west coast of British Columbia (BC), where both forestry and natural resource development activities occur. A set of BC Government standards for mapping karst have been developed at varying scales (reconnaissance, planning-level and detailed), and incorporate procedures to assess the potential and vulnerability of karst, applying qualitative analysis of various surface and subsurface karst attributes. Previously, karst maps have been compiled by GIS mapping software and generated as static graphic images. However, it is now possible to make maps more accessible and interactive by uploading them as overlays within Google Earth (as KML files) or other imagery platforms. It is also possible for these maps to be taken into the field using tablets, phones or iPads, allowing for on-site data collection and resource evaluation. A key focus of this research is the development of a `Karst Map of Vancouver Island’ that outlines the known extent of the karst and the likely contributing non-karst catchments, and also identifies regions of varying karst potential/vulnerability and notable karst areas/features. Trials have been completed to see how detailed imagery of karst features and areas collected by UAV technology can be used for karst evaluation. Karst areas have also been mapped using LiDAR, which has the potential for both detecting surface karst features beneath the forested canopy and for assessing the overall sensitivity of forested karst areas.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».