Refining the Forest Vegetation Simulator for projecting the effects of spruce budworm defoliation in the Acadian Region of North America
Notice bibliographique
Résumé
The Forest Vegetation Simulator (FVS) is an individual-tree growth model widely used in the US and parts of Canada, which has been developed to predict stand dynamics in response to various disturbance-causing agents. In this study, we developed annualized modifiers for the Acadian variant of FVS (FVS-ACD) to account for effects of spruce budworm (SBW), Choristoneura fumiferana (Clem.), defoliation on forest development. These modifiers were developed using individual tree data collected annually from 375 permanent sample plots that covered > 40 000 km2 of varying ranges of defoliation and forest conditions during the last SBW outbreak in the 1970s-1980s in Maine. FVS-ACD refined by our modifiers consistently had smaller mean biases (predicted – observed; 64% and 79% lower in Maine and New Brunswick, respectively) and root mean squared errors (RMSE; 26% lower in both Maine and New Brunswick) of predicted stand volumes than FVS-ACD refined by STAMAN (a Canadian growth model) SBW modifiers, which was superi...
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».