Target Ecosystem Assessment Model: a process to develop target revegetation prescriptions in the mine closure landscape
Notice bibliographique
Résumé
The Target Ecosystem Assessment Model (TEAM) was developed to provide mine reclamation practitioners with an iterative process to refine final closure reclamation plans. Using the ArcGIS™ platform, it incorporates inputs from multiple sources including soil cover design; topography; hydrology and wetlands; soil nutrient regime and stakeholder inputs to develop revegetation prescriptions for target ecosystems. The model output is used to guide vegetation prescription suitability with an appropriate predicted relative moisture (driest to wettest) regime. To develop the TEAM, various input layers are overlaid sequentially to create unique relative estimated moisture regime areas. Slope position and soil texture are influential factors of moisture regime in areas not directly influenced by the water table. In transitional areas and wetland areas, topographic position and proximity to water and/or water table are more influential to moisture regime predictions. With this information, a range of suitable target revegetation prescriptions can be generated from estimated relative moisture regime derived from the model and nutrient regime derived from the soil cover characteristics (i.e. the soil prescription). The output of the model provides planners with a range of moisture classes tied to specific ecosystems, and the soil and vegetation prescriptions that support them. The TEAM reduces the potential subjectivity of planning by matching ecosystem target options to each unique combination of site conditions, and in doing so, testing for mismatches in site conditions and desired end land uses. The TEAM provides flexibility in creating the target ecosystem layouts, by including stakeholder input for desired end land use and consideration of the complexity and arrangement of ecosystems in the pre-disturbance landscape. This information is used to further delineate areas for specific revegetation prescriptions (targeted vegetation community assemblages). Planners who use the TEAM can be confident in defensible target ecosystem layouts, which are developed using a standard, tested procedure.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».