Deforestation in Costa Rica: A Quantitative Analysis Using Remote Sensing Imagery<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Accurate estimates of forest cover and forest fragmentation are critical for developing countries such as Costa Rica, which holds four to five percent of the world's plant and bird species. We estimated forest cover for Costa Rica using Landsat 5 Thematic Mapper satellite scenes acquired between 1986 and 1991. In 1991, 29 percent (ca 14,000 km2) of the land cover of Costa Rica was closed forest cover; of that forested area, ca 30 percent is protected by national conservation policies. Forest loss in a study area representing ca 50 percent of Costa Rica's territory during a five‐year period (1986–1991) was 2250 km2, and the estimated deforestation rate was ca 450 km2/yr, or ca 4.2 percent/yr, of remaining forest cover. Forests are almost completely eliminated from the Tropical Moist Forest and Premontane Moist Forest life zones, and the level of fragmentation of remaining forests may be more advanced than previously thought. RESUMES La obtención de estimaciones precisas de la cobertura forestal y su nivel de fragmentación es crítica para la conservatión de la biodiversidad. Costa Rica contiene en su territorio nacional entre el cuatro y cinco por ciento de todas las especies de plantas y aves del mundo. Este estudio provee una estimatión precisa de la cobertura nacional forestal del país y su distribution a nivel ecológico basada en imágenes de satélite adquiridas entre 1986 y 1991 por el Trazador Temático Landsat 5. Para 1991, el país tenía una cobertura forestal de bosque perennifolio del 29 por ciento (ca 14,000 km2); el 71 por ciento de este bosque carecía de protectión mientras que el 29 por ciento restante está protegido por el Sistema Nacional de áreas de Conservación. La pérdida total de bosque en el area de estudio, durante un periodo de cinco años (1986‐1991) y la cual representa ca 50 por ciento del territorio nacional, rue de 2250 km2. La tasa de deforestatión estimada es de ca 450 km2 por año, o ca 4.2 por ciento anual. El proceso de deforestatión tropical ha eliminado casi completamente los bosques húmedo tropical y húmedo premontano del país. Los resultados de este trabajo sugieren que el nivel de fragmentación de los bosques costarricenses puede ser mas grande de lo que se habiá pensado.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».