Landscape context importance for predicting forest transition success in central Panama
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Naturally recovering secondary forests are frequently re-cleared before they can recover to pre-disturbance conditions. Identifying landscape factors associated with persistence success will help planning cost-efficient and effective forest restoration. Objectives The ability of secondary forest to persist is an often undervalued requisite for long-term ecosystem restoration. Here we identify the landscape context for naturally regenerated forests to persist through time within central Panama. Methods We developed a random forest classification (RFC) calibration method to identify areas with high (≥ 90%) and low (< 90%) likelihood of forest persistence success based on their spatial relation with nine landscape explanatory variables. Results The RFC model discriminated between secondary forests areas that persisted and did not persisted with an error rate of 2%. By tuning, we obtained a precision of 0.94 (94%) in the validation test. The two most important explanatory variables involved in the persistence dynamic were elevation and distance to the nearest rural area. Naturally regenerated forests lasted longer in patches that were closer to both Gatun and Alajuela Lakes as to protected areas, but further from rural communities, roads, urban areas and in patches with higher elevation and steeper slopes. Conclusion By tracking remote sensed, landscape context metrics of easy collection, we developed a prediction map of central Panama areas with high (≥ 90%) and low (> 90%) probability of natural forest regeneration and persistence success within the next 30 years. This map represents a basis for management decisions and future investigations for effective, 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 | 0,000 |
| 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 ».