Landscape Context for Forest Transition Success in Central Panama
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Secondary forests are frequently re-cleared before they can recover to pre-disturbance conditions. The identification of factors associated with passive regeneration persistence success would help planning cost-efficient forest restoration. Objectives In this paper we investigated the role that the landscape context of naturally regenerated forest patches plays for their chances to mature and persist in time in central Panama. Maturation and persistence of secondary forests are concepts often undervalued representing, however, essential requisites for an effective and long-term restoration of the ecosystem processes. Methods A unique data set of land-cover maps of central Panama was used to identify the forest patches that naturally recovered and persisted between 1990 and 2020. We developed a Random Forest Classification (RFC) calibration method to identify areas with higher likelihood of forest persistence success. Results The RFC model discriminated between areas that naturally recovered and persisted in time and areas that did not persisted with an error rate of 2%. By tuning, we obtained a precision of 0.94 (94%) in the validation test. Based on the model, we developed a prediction map of central Panama areas with higher probability (≥ 90%) of secondary forests persistence success within the next 20 years. Conclusions Tracking simple landscape and socio-economic metrics allowed for a deeper understanding of the underlying mechanisms of secondary forest persistence in central Panama. Through the development of RFC calibration method, this study maximized the reliability of the patches identified as suitable to persistence success, representing a basis for management decisions and future investigations for a successful, long-term forest-landscape restoration.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».