Best practices for calibration of forest landscape models using fine-scaled reference information
Notice bibliographique
Résumé
Forest Landscape Models (FLMs) project responses to different climate, disturbance, and management scenarios and can inform decision-making that shapes ecosystems. However, use of FLM outputs by decision makers can be hampered by a lack of transparency and credibility in the calibration of modeled processes. Landscape modelers typically use fine-scaled (i.e., plot- or stand-level) information to calibrate the growth functions central to FLMs, but methods vary widely and are often poorly documented. We suggest best practices for calibration and assessment of tree growth in FLMs adapted from prior guidelines to increase rigor in ecological models and their application. Our proposed best practices include: (1) evaluating available information, (2) articulating assumptions, (3) accounting for scale, (4) formalizing model assessment stages, (5) grounding parameter ranges within empirical bounds, (6) considering parameter sensitivity, (7) verifying and corroborating output, (8) making iterative improvements, and (9) delivering sufficient documentation. We illustrate our approach across five case studies that involve a diversity of FLM designs centred on the tree-species, age-cohort structure available within the LANscape DIsturbance and Succession (LANDIS-II) modeling framework. We suggest that these best practices are applicable to many FLM platforms and provide the enhanced transparency essential for wider scientific acceptance of FLM projections.
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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 | 0,055 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».