Linking survey detection accuracy with ability to mitigate populations of mountain pine beetle
Notice bibliographique
Résumé
In 2007, the mountain pine beetle impacted an estimated 10.1 million hectares of pine forest in British Columbia, Canada. Surveys to detect the location, size, and impact of infestations are conducted from field, airborne, and satellite perspectives. Importantly, the differing survey approaches characterize the infestation over dissimilar spatial scales (i.e., trees, stands, landscapes), and with varying levels of detection accuracy. In this communication, we provide background for understanding differing survey approaches, the nature of the information generated, the resultant detection accuracies that may be expected, and the link between survey accuracy and the ability to mitigate a given mountain pine beetle infestation. A detection accuracy of 100% implies that all infested trees could be mitigated; however, no survey method achieves this level of detection accuracy, and therefore some residual infestation will persist, facilitating further population expansion if other environmental factors are conducive. Based upon this understanding, we model the number of years of mitigation effort required to maintain endemic beetle population levels, as a function of the survey approach used and the expected detection accuracy. Key words: mountain pine beetle, survey, detection, remote sensing, accuracy, mitigation, insect, Landsat, QuickBird, aerial-overview survey, heli-GPS
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».