Notice bibliographique
Résumé
The Forest Health Monitoring Program produces an annual technical report that has two main objectives. The first objective is to present information about forest health from a national perspective. The second objective is to present examples of useful techniques for analyzing forest health data new to the annual national reports and new applications of techniques formerly used. The report’s organizational framework is the Criteria and Indicators for the Conservation and Sustainable Management of Temperate and Boreal Forests of the Montreal Process. Here, we present an approach to examining landscape context of forest and grassland in the United States. We explore the influence of environmental factors such as climate and air quality on a lichen species diversity indicator across the continental United States. This includes an analysis of the potential for monitoring changes in these environmental factors. We use Forest Inventory and Analysis phase 3 data to describe aspects of forest communities such as understory species composition, richness, and distribution, including discussion of invasive and introduced species. Tree mortality, which has been examined in previous Forest Health Monitoring reports, is analyzed in this report using a more intensive dataset to demonstrate the utility of Forest Inventory and Analysis phase 2 data. We explore spatial modeling of ozone injury risk, along with microscale and landscape-scale ancillary data that can be used in the modeling analyses. A discussion of redbay ambrosia beetle/laurel wilt risk includes current beetle/ wilt distribution, host species distributions, climate matching, and spread modeling. Progress in monitoring and analyses of Phytophthora ramorum and sudden oak death is presented along with results from two different monitoring techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».