Climate sensitive growth and yield models in Canadian forestry: Challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Growth and yield models in forest management planning are used to project future forest conditions and estimate quantities such as wood volume and biomass. These models are crucial for assessing forest sustainability, however, some models currently used in Canada do not adequately account for climate and other environmental variables, which limits their effectiveness under a changing climate. Climate-sensitive growth and yield models (CSGYMs) are therefore urgently needed to support forest management decisions. The Canadian Forest Service (CFS) has developed a strategic plan to advance climate-sensitive growth and yield modeling in Canada through collaboration with provincial and territorial agencies, as well as other partners. The primary objective of this plan is to provide a national-level modelling approach to predicting and managing forest growth, mortality, and other ecosystem services. The climate sensitive growth and yield modelling initiative emphasizes collaboration, open data, and open-source code principles to ensure widespread accessibility and uptake of models, thus contributing to the sustainable management of forest resources. This technical review reports on the status of growth and yield models currently applied in each province and territory, assesses the level of climate sensitivity associated with each of these models, synthesizes the relevant modeling approaches and input data required to implement climate sensitivity into these models, and suggests possible pathways for achieving CSGYM at a national scale. Widespread collaboration will be the key to advancing the development of CSGYMs.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».