Historical analysis of landscape change in the eastern boreal mixedwood: A case study in the context of cohort-based management
Notice bibliographique
Résumé
Maintenance of forest spatial structure through forest management is increasingly recognized as an important landscape-level aspect to maintaining biodiversity. In this study, we use forest inventory maps dating from 1965, 1972, 1983, and 1994 to describe the recent historical spatial structure at the Lake Duparquet Research and Teaching Forest (LDRTF) in northwestern Quebec, Canada. Mapped forest stands were classified according to a conceptual cohort model of stand development based on species composition and other stand attributes. Contiguous forest stands of the same cohort class were agglomerated to form relatively uniform patches containing a single cohort class. Landscape spatial structure was defined using four landscape characterization indices: proportion of the landscape, mean patch size, mean distance to nearest neighbour and mean patch shape index. Cohort 1 patches occurred as both small and large units that had complex shapes while Cohort 2 patches occurred as small dispersed units that had simple shapes. Cohort 3 patches dominated the landscape matrix and formed both small and large units that were generally agglomerated in the same vicinity. Our cohort classification of mapped stand polygons was validated by comparing the proportion of land occupied by each cohort in two natural fires (1923 and 1760) that have shaped this area. Theoretical local targets for maintaining cohort structure in the landscape were then formulated based on these historical landscape characteristics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».