Anthropogenic activities contribute to changes in forest cover in the shale oil and gas region of Northeastern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The boreal forest ecosystems have been changing due to varying levels of anthropogenic land use processes such as logging, oil and gas activities, and agriculture. However, the cumulative impacts of these processes are likely to lead to a lasting degradation of the boreal forest ecosystem; and thus, contributing to environmental change. In this study, methods from Landscape Ecology, GIS, and remote sensing were used to process Landsat images and spatial data for shale gas infrastructure. These datasets and methods were used for measuring and assessing the forest change pattern in a study area in northeastern British Columbia (BC). The results of the study show that gross loss (5.98%) of coniferous forest cover in the timber harvest land base (THLB) is higher than the rate of gross loss (3.22%) of the coniferous forest cover in the area outside the THLB. However, the rate of net loss in coniferous forest cover is smaller in the THLB than that of outside the THLB (net loss THLB=0.6%; net loss non-THLB=1.7%). These dynamics in forest cover suggest that it is more likely for forest cover to regenerate much faster in the THLB than outside the THLB. The quantity of forest cover loss (0.163%) from shale oil and gas well pads development is more than the amount of forest loss from shale oil and gas access roads (0.017%) and pipeline development (0.057%). A higher amount of forest fragmentation is associated with periods and locations that have a high amount of anthropogenic-induced land classes in the landscape. These results of the study could serve as the information for modelling land change and fragmentation in the future. The finding from this study could assist land managers in the allocation of land uses across space as well as the formulation of effective and efficient policy frameworks and management initiatives.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».