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Enregistrement W2740951292 · doi:10.1515/sg-2012-0034

Evaluating Interior Spruce Seed Deployment with GIS-Based Modeling Using British Columbia’s Prince George Seed Planning Zone as a Model

2012· article· en· W2740951292 sur OpenAlexafffundabout
Chen Ding, Louis Kirk McAuley, Michael J. Meitner, Yousry A. El‐Kassaby

Notice bibliographique

RevueSilvae genetica/Silvae Genetica · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaGovernment of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReforestationSilvicultureForest managementAgroforestrySoftware deploymentBiologyEcologyForestryGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The maintenance, protection, and conservation of forest genetic resources for economic, ecological and social benefits are daunting tasks. Understanding how reforestation materials are spatially and temporally deployed across the landscape is an integral component of forest genetic resources management. To improve the current understanding of how reforestation materials are deployed in British Columbia (BC), we developed a geographical information systems (GIS) method to track seed deployment across silviculture openings. Generally, reforestation materials can originate from either natural stand (wild seed collections) or orchards’ seed sources (improved seed); the latter are produced within the framework of specific tree improvement program designed for a particular species within a well-defined seed deployment area, commonly known as Seed Planning Zone (SPZ). In this paper, we present a GIS-based method for evaluating seed deployment patterns for interior spruce (Picea glauca and Picea engelmannii and their natural hybrids) within the Prince George SPZ. The evaluation period (1970-2004) is associated with wild stands and improved seed availability and the dynamic of each seed source proportionate contribution followed three distinct phases; namely, developing (1970-1987), immature (1988-1994), and mature (1995-2004) with a progressive increase of orchards’ seed use over time. The developed method is scalable across SPZs of the same species or multiple species, thus providing the means to: 1) temporally and spatially monitor improved and natural stands seed deployment over the landscape; and 2) identify areas of concerns where a particular seed source is over-represented which might pose an increased genetic vulnerability. The present study revealed that the current interior spruce orchard’s seed use within the Prince George SPZ is expected to exceed the provincial goal of performance target of 75% by 2014. Additionally, areas of excessive use of one seed orchard seed were identified.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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