Understanding forest insect outbreak dynamics: a comparative analysis of machine learning techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accurate modeling and simulation of forest land cover change resulting from epidemic insect outbreaks play a crucial role in equipping scientists and forest managers with essential insights. These insights enable proactive planning and the formulation of effective strategies to mitigate the impact of such disturbances. By employing advanced modeling techniques, researchers and managers can anticipate the evolving dynamics of forest ecosystems, thereby facilitating timely interventions and sustainable management practices. In this study, we applied sixteen machine-learning models, plus two ensemble averaging procedures, to Mountain Pine Beetle (Dendroctonus ponderosae) infestation data in British Columbia, to calculate projections of insect-induced deforestation. Model drivers included topographic, climatic and adjacency variables. We verified the results of the simulations by randomly splitting datasets between training and test subsets (aka Validation assessment), as well as by comparing future projections with observations (aka Prediction assessment). All calculations were carried out for different mountain pine beetle map sets and time differences, and we employed up to seven performance metrics (six threshold-dependent and one threshold-independent) and four error metrics to assess goodness of prediction. ANCOVA tests were then run on metric results to test differences between Validation and Prediction assessments. In addition, we computed Friedman rankings for all simulation and metrics. Our results showed that validation assessments were, most of the time, significantly more optimistic than prediction assessments. We also noted that different conclusions could be reached for different performance metrics. We conclude that, for prediction purposes, error metrics and components of the confusion table were most helpful in understanding the ability and limitations of Mountain Pine Beetle predictive maps. These results also suggest that, in general, care must be taken in assessing prediction performance of machine-learning models based solely on validation tests.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle