Continuous Foliar Cover of Vegetation for North American Beringia
Notice bibliographique
Résumé
Research, conservation, and effective natural resource management often depend on maps that characterize patterns of vegetation composition. Quantitative and ecologically specific representations of plant proportional abundance have several advantages: they are theoretically consistent with plant community ecology, avoid arbitrary and subjective thresholds or categorizations, and minimize information loss relative to field observations and covariates. They also avoid a human interpretational bias not necessarily shared by or important to plants or wildlife. We developed quantitative continuous foliar cover maps for 15 plant species or ecologically narrow aggregates in Arctic and boreal Alaska and adjacent Yukon (North American Beringia). We integrated new and existing ground and aerial vegetation observations for Arctic and boreal Alaska from three vegetation plots databases. To map patterns of foliar cover, we statistically associated observations of vegetation foliar cover with environmental, multi-season spectral, and surface texture covariates using hierarchical statistical learning models. To provide context to the performance of our continuous foliar cover maps, we compared our results to the performances of three categorical vegetation maps that cover Arctic and boreal Alaska: the National Land Cover Database and the coarse and fine classes of the Alaska Vegetation and Wetland Composite. Our maps predicted 40% to 62% of the observed variation in foliar cover per species or aggregate at the site scale. A multi-scale accuracy assessment showed that the maps generally captured patterns of plant abundance accurately at landscape and regional scales. All continuous foliar cover maps performed substantially better than the existing categorical vegetation maps. The vegetation database and scripted workflow that we developed to create the continuous foliar cover maps will allow consistent future updates to include new observations of plant abundance patterns and new or updated covariates. Our scripted workflow also allows the application of our methods to areas beyond North American Beringia. The continuous foliar cover maps that we developed improve representation of vegetation composition patterns relevant to plant communities and wildlife habitats in North American Beringia.
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 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) | 0,014 | 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 ».