Land Use and Landscape Characteristics Are Associated with Core Forest Patches in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Land uses and terrain characteristics would likely influence the types and spatial arrangements of forest patches, and generally, forest fragmentation. Whereas prior research has focused mainly on direct land use-induced forest fragmentation, this study models the relationship between the spatial distribution of core forest patches, land uses, and terrain variables. Relying on Landsat images from the Atewa Range Forest Reserve (ARFR) in Ghana, we use machine learning geospatial techniques and statistical methods to process satellite images and model the relationship between core forest patches and associated variables. The study finds that a unit reduction in elevation would significantly likely reduce by 0.995 times the possibility of forest patches being core forests, implying that on lower slopes, core forests are less likely to occur. Additionally, we find that a unit increase in slope gradient significantly increases the odds of a forest patch being among the core forest category by 1.35 times. Moreover, our results show that the odds of forest patches being core forests significantly increase by 1.60 and 2.14 times if patches are found beyond 1 km from logging sites and access roads, respectively. This implies that intact forest patches would likely be found on higher slopes, higher elevations, and areas far away from land uses. Based on the results, we suggest that the protection of forest patches should target higher elevations and slopes and most importantly areas far from land uses whereas forest restoration programs should target areas close to land uses and on lower elevations and lower slopes. With this study demonstrating a significant relationship between core forests, land uses and terrain variables, we present important information to land managers for land monitoring and conservation in the ARFR and other tropical forest regions of the world.
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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) | 0,000 | 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 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 ».