Predicting present and future habitats using LiDAR to integrate research and monitoring with landscape analyses
Notice bibliographique
Résumé
Managed forests contribute to both economic and non-timber values, but the ecological role of managed, including planted, forests to biodiversity objectives at the landscape scale needs to be better understood. In this project in collaboration with J.D. Irving, Limited, we: 1) used airborne LiDAR and field data to identify terrestrial habitats; 2) monitored selected taxa by 18 stand type/seral stage habitat types in intensively and extensively managed forests and reserves; 3) assessed effects of management intensity on water quality and aquatic habitat; and 4) projected forest and wildlife habitat under planned management and natural disturbance scenarios. Taxa studied included songbirds, bryophytes and beetle species associated with mature-overmature forests, and several listed ground vegetation species. LiDAR-based enhanced forest inventory provided forest structure variables that improved bird habitat models and spatial predictions of bird habitat, metrics explaining bryophyte composition and richness, and variability in beetle abundance and richness. There was no evidence of negative landscape-level effects of increasing management intensity on bird communities in mature forest stands, suggesting that managed spruce-fir-tolerant hardwood landscapes provide habitat for bird species that need old forest. Richness, diversity, and composition of bryophyte guilds in reference stands in Mount Carleton Provincial Park unmanaged reserve did not differ from stands in the intensively managed District. The landscape focus and stratification into stand type/seral stages were important to understand habitat requirements. Catchments with greater forest management did not show any consistent signs of biological impairment from smaller to larger scales, and all sites had good or very good biological water quality based on the aquatic insect communities. This study helped to evaluate forest management effects on habitat areas, detected with airborne LiDAR data, that need to be addressed to enhance decision making processes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».