Mapping and monitoring indicators of terrestrial biodiversity with remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity is a complex concept incorporating genes, species, ecosystems, composition, structure and function. The global scientific and political community has recognized the importance of biodiversity for human well-being, and has set goals and targets for its conservation, sustainable use, and benefit sharing. Monitoring biodiversity will help meet conservation goals and targets, yet observations collected in-situ are limited in space and time, which may bias interpretations and hinder conservation. Remote sensing can provide complementary datasets for monitoring biodiversity that are spatially comprehensive and repeatable. However, further research is needed to demonstrate, for various spatial scales and regions, how remotely sensed datasets represent different aspects of biodiversity. The overall goal of this dissertation is to advance the mapping and monitoring of biodiversity indicators, globally and within Canada, through the use of remote sensing. This research produced maps that were rich with spatially explicit, spatially continuous data, filling gaps in the availability and spatial resolution or scalability of information regarding ecosystem function (primary productivity) at global scales, tree species composition at regional scales (Saskatchewan, Canada), and ecosystem structure at local scales (coastal British Columbia, Canada). Further, the remotely sensed indicator datasets proposed and tested in each of the research chapters are repeatable, ecologically meaningful, translate to specific biodiversity targets globally and within Canada, and are calculable at multiple spatial scales. Challenges and opportunities for fully implementing these or similar remotely sensed biodiversity indicators and indicator datasets at a national level in Canada are discussed, contributing to the advancement of biodiversity monitoring science.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 | 0,001 |
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 ».