Complexity in long-term stand dynamics of mixed-species, multi-cohort stands using an imputation/copula tree growth model
Notice bibliographique
Résumé
Long-term stand structural dynamics are complex due to stochastic processes within natural systems. Although forest growth and yield models are widely used to forecast stand dynamics, there are still limitations in their ability to capture the full range of outcomes. An individual tree imputation/copula (I/C) model using nearest neighbor imputation and copula sampling is used to generate multiple projections to estimate uncertainty of future stand structures. The Nova Scotia permanent sample plots (NSPSP; n = 3250) were used as the reference data to simulate 500-year projections of Acadian Forest stand development. Species composition was more uncertain than size structure. Initial levels of red maple ( Acer rubrum L.) basal area significantly impacted long-term forest stand dynamics. Red maple basal area generally increased in all stand types while balsam fir (BF; Abies balsamea (L.) Mill) and red spruce (RS; Picea rubens Sarg.) generally decreased. Despite the relatively simple structure of the I/C model, complex stand dynamics can be predicted; however, the model is limited by the range of conditions represented in the reference data. The ability to estimate uncertainty in long-term stand development and the potential to assess forest management planning risk makes the I/C modelling approach a potentially powerful tool. • Imputation/copula (I/C) model is a new approach to assess projection uncertainty. • I/C model reflects range of conditions represented in the reference data. • Species composition has more uncertainty than size structure. • Red maple amounts drive future forest structures. • Broader ranges of reference data will improve I/C model performance.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».