Vegetation dynamics models: a comprehensive set for natural resource assessment and planning in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the context of widespread ecological changes, land managers and policymakers confront the need to prioritize ecosystem restoration and fuel management activities across large areas to sustain ecosystem services. Reference conditions inform prioritization efforts by providing a baseline from which to measure where and how vegetation and fuels have changed, but until recently the USA lacked a complete set of reference conditions. We describe the ongoing development of a comprehensive set of vegetation reference conditions based on over 900 quantitative vegetation dynamic models and accompanying description documents for terrestrial ecosystems in the USA. These models and description documents, collaboratively developed by more than 800 experts around the country through the interagency LANDFIRE Program, synthesize fundamental ecological information about ecosystem dynamics, structure, composition, and disturbance regimes before European‐American settlement. These products establish the first comprehensive national baseline for measuring vegetation change in the USA, providing land managers and policymakers with a tool to support vegetation restoration and fuel management activities at regional to national scales. Users have applied these products to support a variety of land management needs including exploring ecosystem dynamics, assessing current and desired conditions, and simulating the effects of management actions. In an era of rapid ecological change, these products provide land managers with an adaptable tool for understanding ecosystems and predicting possible future conditions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».