A Geosimulation Approach for Data Scarce Environments: Modeling Dynamics of Forest Insect Infestation across Different Landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Insect infestation behaves as a complex system, characterized by non-linear spatial dynamics and emergent patterns that evolve from smaller to larger spatial scales. The emerald ash borer (EAB) is an invasive species that has infested and killed millions of ash trees across North America. Existing EAB models use traditional statistical approaches that often cannot address the spatiotemporal complexity emerging from EAB infestation processes. Moreover, these studies of insect infestation are limited by a lack of sufficient time series data. The objective of this study is to develop a geosimulation approach to overcome the challenge of data scarcity and represent EAB infestation at a regional scale. Geographic information systems (GIS), multi-criteria evaluation (MCE), and cellular automata (CA) are used to model EAB spread across different hypothetical landscape types. Simulation results represent EAB propagation and indicate different dynamics of spread for each landscape. Urban environments are identified as being at the greatest risk to the infestation. The proposed approach offers a theoretical framework and a modeling tool to represent the propagation of EAB infestation that can be applied with real geospatial datasets and potentially used in forest management strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».