Vegetation quality assessment: A sampling-based loss-gain accounting framework for native, disturbed and reclaimed vegetation
Notice bibliographique
Résumé
Governments and society increasingly are demanding that industrial projects result in a net positive impact (NPI) on biodiversity. Impacts are commonly measured in terms of losses and gains of area and quality of vegetation, where quality refers to how closely a site matches the condition of native vegetation in its undisturbed state. Existing vegetation quality frameworks share a number of limitations, including little or no replication, uncertain scope of inference, vulnerability to bias, and inability to measure error. Here we present the Vegetation Quality Assessment (VQA) framework, a sampling-based extension of Quality Hectares that measures vegetation quality in terms of overlap between the probability distributions of ecological indicators at a project site and in undisturbed (benchmark) vegetation of the same kind. Distribution overlap incorporates natural variation at the landscape scale and provides an intuitive measure of quality that varies between 0 and 1. Indicators are measured using a stratified-random sampling design that minimizes bias and supports inference at the scale of the project landscape. Confidence limits of quality and quality hectares are determined by bootstrapping; power and minimum sample sizes are estimated by Monte Carlo simulation. Multiple assessments track losses and gains of quality hectares and enable accurate accounting of progress to NPI. The VQA framework can be implemented using a variety of vegetation sampling methods, allowing existing vegetation databases to be leveraged as sources of data. We conclude by demonstrating the application of VQA at several mining operations in the Elk Valley of southeastern British Columbia, Canada.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».