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Enregistrement W3200602119 · doi:10.3390/f12091235

Comparison between Empirical Models and the CBM-CFS3 Carbon Budget Model to Predict Carbon Stocks and Yields in Nova Scotia Forests

2021· article· en· W3200602119 sur OpenAlexaffabout
Jason Heffner, James W.N. Steenberg, Brigitte Leblon

Notice bibliographique

RevueForests · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaCarbon fibersForest inventoryEnvironmental scienceCarbon accountingRange (aeronautics)Empirical modellingForestryGreenhouse gasEconometricsPhysical geographyGeographyMathematicsForest managementEcologyComputer scienceEngineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the global climate crisis, the Nova Scotia Department of Lands and Forestry is using the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3) and associated methodologies to assess the carbon dynamics of the provincial forestry sector. The CBM-CFS3 bases simulations on a range of studies and national forest inventory plots to predict carbon dynamics using merchantable volume yield curves. Nova Scotia has also maintained thousands of permanent forest sample plots (PSPs) for decades, offering the opportunity to develop empirical, province-specific carbon models. This study used PSP tree measurements and allometric equations to compute plot-level forest carbon models from the PSP dataset and compared their output to that of the CBM-CFS3 model. The PSP-based models were stratified into five forest types and predict the carbon for seven carbon pools as a function of the plot age. Predictions with the PSP- and CBM-CFS3 models were compared to observed PSP data at the plot level and compared against each other at the stand and landscape level. At the plot level, the PSP-derived models predicted carbon closer to the observed data than the CBM-CFS3 model, the extent of over- or under-estimation depending on the carbon pool and forest type. At the stand scale, the CBM-CFS3 model predicted forest carbon to within 3.1–17.6% of the PSP method on average. Differences in predictions between the CBM-CFS3 and PSP models decreased to within 2.4% of the PSP-based models at the landscape level. Thus, the implications of using one method over the other decrease as the prediction scale increases from stand to landscape level, and the implications fluctuate as a function of the forest type and age.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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