Using Biodiversity Indicators to Assess the Success of Forecasting Adaptive Ecosystem Management: The Newfoundland and Labrador Experience
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on an initiative referred to as the Biodiversity Assessment Project (BAP). A suite of tools is being developed to assist forest managers in assessing the predicted future forest conditions of Newfoundland and Labrador?s forests under a variety of management scenarios. Since 1999, the Western Newfoundland Model Forest partnership has worked with the Institut Quebecois d?Amenagement de la Foret Feuillue (IQAFF) to develop a suite of strategic planning tools that assess the impact of various forest management scenarios on selected biodiversity indicators. This original approach began with Millar Western Forest Products Ltd. (MWFP) in Alberta, Canada, in cooperation with Peter Duinker, Lakehead University, and is now being modified to fit the Newfoundland and Labrador forest condition. The preliminary results show that forest management actions can have significant impact on various biodiversity indicators, depending on the selected management scenario. There are several components to BAP. The coarse filter layer examines the ecosystem diversity and landscape structure indices. The fine filter layer focuses on species-specific Habitat Suitability Models (HSMs). WNMF is also defining the natural disturbance regimes for western Newfoundland and comparing the selected biodiversity indicators between a natural forest condition and a managed forest. This future control forest will be used to set the natural range of variation on each biodiversity parameter being used for assessment. The BAP tools will also be developed to assess central Newfoundland eco-regions so they can be used throughout the province and applied to specific situations, such as fire-dominated ecosystems. The BAP will begin to be incorporated in the provincial wood supply analysis starting in 2005 as a prototype assessment tool.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».