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Enregistrement W6905080847 · doi:10.14288/1.0439808

Decadal Grid Analysis of Landscape Metrics for Provincial Parks of British Columbia

2023· dataset· en· W6905080847 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationLand coverBoundary (topology)EcosystemDistribution (mathematics)HabitatClimate changeGridVegetation (pathology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Provincial parks of British Columbia are protected for their high ecological, cultural, and recreational values. With climate change exacerbating, more frequent and severe disturbances are anticipated to cause land cover alteration in provincial parks, leading to loss of habitat and ecosystem services. It’s crucial to develop an overarching understanding of how parks’ spatial configuration changed in the past to make informed and proactive management decisions. Using the "landscapemetrics" package in R, the project computed class-level landscape metrics on 1 km by 1 km grids to quantitatively analyze decadal changes in spatial configuration of forests and shrubs in E.C. Manning Park, Mount Robson Park, Tweedsmuir Park, and West Arm Park from 1989 to 2019. The metrics were tested to characterize landscape metrics of the park edge along the boundary versus the park interior. The metrics highlighted the spatial distribution and shape complexity of forests and shrubs and time frames during which noticeable land cover alterations occurred. The results provided spatial, temporal, and statistical insights into the landscape dynamic over the decades and showed that future park management could benefit from accounting for the spatial variation of the landscape configuration within parks by developing area-specific ecosystem restoration strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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