The Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3): customization of the Archive Index Database for European Union countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Key message The purpose of this report is to increase the transparency of applications of the CBM-CFS3 model by climate-related policy-makers and researchers. The report provides explicit information on the parametrization of a new Archive Index Database used with this model to simulate forest carbon dynamics in 26 EU countries. The database can be accessed at https://data.europa.eu/89h/jrc-cbm-eu-aidb , primary metadata are available in Kull et al. (2017), and additional metadata are available at https://metadata-afs.nancy.inra.fr/geonetwork/srv/fre/catalog.search#/metadata/df48155b-973f-4169-a722-100bb6bfc76c . The Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3) has been adapted, tested, and applied to forests of 26 EU countries over the last 7 years for EU policy making and scientific research. The overall purpose of this exercise is to increase the transparency of how the EU Archive Index Database (EU-AIDB) was parameterized while supporting both the policy making and research communities interested in applying the CBM-CFS3 with ecological parameters specific to the EU context. In addition to preparing model input data reflecting various management and disturbance scenarios for CBM-CFS3 projects, an essential step was to update the original AIDB with information specific to the EU context and create an EU-AIDB. The AIDB is the Microsoft Access database behind the CBM-CFS3 that stores default ecological information and parameters pertaining to the forest ecosystems of a country, among other functions. The EU-AIDB incorporates 1034 spatial units resulting from the intersection of 204 European administrative regions and ecological boundaries representing 35 climatic units. It also contains updated parameters for 192 of the main tree species reported by the National Forest Inventories of each EU country. The release of this database allows CBM-33 CFS3 users in the EU to apply European administrative and ecological units and tree species in forest carbon modeling projects.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».