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Enregistrement W2737558603 · doi:10.1093/wjaf/21.1.5

Evaluation of Risk Assessment of Mountain Pine Beetle Infestations

2006· article· en· W2737558603 sur OpenAlex
Caren C. Dymond, Michael A. Wulder, T. L. Shore, Trisalyn Nelson, Barry Boots, Bill Riel

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Applied Forestry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaWilfrid Laurier UniversityCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfestationRisk assessmentEstimationRating systemGeographyRisk managementForestryEnvironmental resource managementEnvironmental scienceBusinessEngineeringComputer scienceBiologyAgronomyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Decision support systems to aid the management of mountain pine beetles combine characteristics of the stand and beetle infestation to estimate risk of damage. Beetle infestation information is now available in a format amenable to the operational implementation of risk. In this study, an established risk rating system was evaluated to determine the utility of the values generated. For a study area located in British Columbia, Canada, global positioning systems were used to survey an infestation. The annual data was used to generate risk for a given year and to compare the ratings with survey data from the subsequent year. Under epidemic conditions, 30% to 43% of the stands rated as high risk were subsequently infested. Of the infested stands, 72% to 76% had a high risk rating. In general, the risk rating system accurately predicted risk in stands that were infested, but not all high risk stands were subsequently attacked. This highlights the difficulty of modeling processes that have a stochastic component. For operational contexts, the estimation of risk on an annual basis is sufficiently reliable to aid in the strategic planning of forest managers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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