Accuracy of Defoliation Estimates from Aerial and Ground Surveys in a Boreal Forest during an Outbreak of the Hemlock Looper, Lambdina fiscellaria (Guenée)
Notice bibliographique
Résumé
Annual estimates of defoliation are important tools for managing forest insect defoliators such as the hemlock looper, which feeds on conifer needles of all age classes. We tested the accuracy of defoliation classes obtained from aerial surveys by comparing them with ground-based estimates during a recent outbreak of this insect. We used an approach derived from the Fettes method to estimate defoliation on the current-year shoots as well as on the shoots of the four previous years. Defoliation on the current-year shoots provided accurate estimates of the overall defoliation and the strength of the relationship gradually decreasing for one-year-old to four-year-old foliage. The aerial survey provided accurate estimates of light and moderate defoliation during the first year of the outbreak, but accuracy was lower for both ends of the defoliation gradient and was much less reliable after the second year of the outbreak. All levels of defoliation were then observed in stands where defoliation had not been detected by an aerial survey. Cumulative defoliation on all age classes of foliage brings a new challenge to crews assigned to aerial survey programs. Ground-level defoliation estimates on the current-year shoots can help appraise the risk of tree mortality in the following year.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».