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Enregistrement W2317160600 · doi:10.5558/tfc2012-010

A tool for converting forest ecosystem classifications for permanent or temporary growth plots into the new provincial Ecological Land Classification (ELC) system in the boreal regions of Ontario

2012· article· en· W2317160600 sur OpenAlexafffundvenueabout
Bharat Pokharel, Jeffery P. Dech, P. Uhlig

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensOntario Forest Research InstituteNipissing University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNorthern Ontario Heritage Fund CorporationNipissing University
Mots-clésEnvironmental scienceTaigaEcosystemForest ecologyBorealEnvironmental resource managementScale (ratio)Sample (material)Vegetation (pathology)Soil textureEcologyForestryGeographySoil scienceCartographySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest Ecosystem Classification (FEC) systems were originally developed and used in the Province of Ontario at regional levels with the objective of classifying forest ecosystems to support silvicultural decision-making in an operational setting. A new provincial Ecological Land Classification (ELC) system has been developed, which integrates the regional systems into a single consistent framework. To make continued use of data and knowledge gained from long-term forest monitoring plots classified under the old FEC system, such as Permanent Growth Plots (PGPs), Permanent Sample Plots (PSPs) and Temporary Sample Plots (TSPs), an ecosite conversion from the existing FEC data to the new ELC system was deemed necessary. We developed a conversion matrix to convert FEC ecosite classifications from the northeast and north-west to the provincial ELC system for the boreal forest region of Ontario. The conversion system is intended to apply at the scale of individual plots, with a special focus on PGP, PSP and TSP networks, and has been limited to forested ecosystems, as FEC systems were originally developed for the forest land base only. The conversion is primarily driven by canopy cover composition derived from plot-based individual tree data, with additional information required on substrate characteristics (e.g., substrate type, depth of mineral material, effective soil texture and moisture regime). It is possible to derive some of the soil variables from the broadly defined soil-type (S-type) categories of the original FEC systems; however, this approach requires making some assumptions that could reduce the accuracy of conversion. We anticipate that this conversion matrix will bridge the gap until active plot networks are re-typed in the field into the ELC system, provide a link to historical TSPs, and would be of general interest to a variety of new ELC users.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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