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Enregistrement W2808790143 · doi:10.14430/arctic4621

A Standardized Ecosystem Classification for the Coordination and Design of Long-term Terrestrial Ecosystem Monitoring in Arctic-Subarctic Biomes

2018· article· en· W2808790143 sur OpenAlexaffvenueabout
Donald McLennan, William H. MacKenzie, Del Meidinger, Johann Wagner, Christopher Arko

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMinistry of ForestsCanadians Living with HIV
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubarctic climateArcticEcosystemVegetation classificationBiomeTerrestrial ecosystemCircumpolar starEnvironmental resource managementEcologyVegetation (pathology)GeographyEnvironmental scienceContext (archaeology)Physical geographyOceanographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Canadian Arctic-Subarctic Biogeoclimatic Ecosystem Classification (CASBEC) is proposed as a standardized classification approach for Subarctic and Arctic terrestrial ecosystems across Canada and potentially throughout the circumpolar area. The CASBEC is grounded in long-standing terrestrial ecosystem classification theory and builds on concepts developed for ecosystems in British Columbia, Quebec, and Yukon. The fundamental classification unit of the CASBEC, the plant association, is compatible with the lower-level classifications of the Arctic Vegetation Classification (AVC), the Canadian National Vegetation Classification (CNVC), and the United States National Vegetation Classification (USNVC) and is used to generate a classification and nomenclature for Arctic and Subarctic terrestrial ecological communities. The use of a multi-scalar ecosystem framework, such as that developed by the British Columbia Biogeoclimatic Ecosystem Classification, provides an ecological context to use classified plant associations to delineate and define climatically equivalent regional scale climate units (biogeoclimatic subzones) and ecologically equivalent local-scale site units within biogeoclimatic subzones. A standardized framework and taxonomy of ecosystem classification for Subarctic and Arctic terrestrial ecological communities will facilitate the planning, coordination, and applicability of terrestrial ecological monitoring and research. The CASBEC classification and high-resolution ecosystem mapping are being used to develop an effective experimental design, to select ecosite types for long-term monitoring, and to extrapolate results to landscape scales in the Experimental and Reference Area of the Canadian High Arctic Research Station (CHARS) in Cambridge Bay. Widespread adoption of the CASBEC could provide a spatial and functionally scalable framework and a common language for interpreting, integrating, coordinating, and communicating Arctic and Subarctic monitoring, research, and land management activities across the Canadian North and around the circumpolar area.

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 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,948

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,205 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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