Taxonomic diversity, Pest Vulnerability, and Carbon Storage of the Urban Forest in Winnipeg, Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canadian prairie cities face a number of challenges when managing urban forests, one of which is reduced tree diversity due to more severe climate constraints to tree survival. This thesis reports on diversity and carbon storage for the city of Winnipeg, Manitoba, Canada. Approximately 24,500 trees were surveyed and measured across 77 Winnipeg neighborhoods, including trees on private lots, which had not been previously reported for the city. Using these data, I evaluated tree species diversity measures for city neighborhoods and compared diversity measures between trees on public and private property. Private properties exhibited higher tree diversity and better health status across all metrics. I also adapted the Pest Vulnerability Matrix (Lacan & McBride, 2008) to environmental conditions found in the city of Winnipeg to identify pests with the most potential to impact city forests and neighborhoods as well as areas most at risk of new pest invasion. Exploring carbon storage in the city, I used methods developed by Wayson et al. (2015) to create prediction intervals (a measure of reliability for the prediction of an observation) around biomass equations used by city foresters. I then estimated carbon storage in residential areas across the city. I found 58% of carbon stored in trees surveyed was in American elm (Ulmus americana), and no other tree species in the survey had an equivalent amount of stored carbon (based on mean DBH). This research incorporates the first large scale private tree inventory within Winnipeg, providing a more comprehensive assessment of tree species diversity and carbon storage values across the city. This study will allow urban forest managers to have a clearer understanding of the existing tree inventory and implications for future urban forest management activities to protect and increase the city’s urban forest resource.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».