International research to monitor sustainable forest spatial patterns: proceedings of the 2005 IUFRO World Congress symposium
Notice bibliographique
Résumé
IntROdUCtIOnPresentations from the symposium "International Research to Monitor Sustainable Forest Spatial Patterns," which was organized as part of the International Union of Forest Research Organizations (IUFRO) World Congress in August 2005, are summarized in this report.The overall theme of the World Congress was "Forests in the Balance: Linking Tradition and Technology," and the symposium addressed the Congress sub-theme "Demonstrating Sustainable Forest Management."There is a long forestry tradition of site-specific management of forest spatial patterns to enhance wildlife habitat, water quality, recreation experience, and other forest amenities.But, there is not a long history of experience in national and continental reporting of forest spatial pattern as an indicator of biodiversity.As a result, research is needed to understand how to measure, monitor, interpret, and report on forest spatial patterns in relation to biodiversity at multiple scales ranging from countries to continents.The purpose of the symposium was to review recent international experiences with a view towards identifying research priorities. GTR-SRS-e106 International Research to Monitor Sustainable Forest Spatial Patternsremaining forest, and it reduces the capability of organisms to move from one forested location to another.With fragmentation, plant and animal populations are more likely to become isolated, and the risk of extinction increases.Spatial pattern information addressing fragmentation and connectivity can provide spatially explicit indications of potentially dangerous changes for certain species.With this rationale, spatial pattern metrics describe habitat capacity and, thus, potential biodiversity.International biodiversity assessments depend on consistency of measurements over large areas and typically employ a "top-down" approach.Forest area assessments can usually be accomplished by aggregating country-level estimates from ground-based inventories (e.g., FAO 2005), but aggregation of forest pattern estimates is usually not feasible because current field measurements of fragmentation (e.g., distance to the nearest forest edge) are only evolving in forest inventories.Forest maps are needed to measure forest spatial patterns, but maps for different countries rarely are consistent with each other.Differences in spatial resolution, nomenclature, and other map characteristics prevent aggregation of measurements.This has led to a reliance on remote sensing (satellite imagery) to provide consistent forest maps for assessments.Satellite technology makes it possible to conduct assessments, but the forest maps based on it lack many details.This trade-off leads to an emphasis on "top-down" assessments (i.e., coarsescale assessment followed by in-depth study where needed) and on measurement procedures that can be implemented and interpreted at multiple spatial scales.
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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 | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».