Great Bear Rainforest - landscape level planning data
Notice bibliographique
Résumé
This dataset was developed to analyze various forest management alternatives for the area under the 2016 Great Bear Rainforest order (GBR order). It was developed for the use with common forest management planning software, such as WOODSTOCK (Remsoft) or Forest Planning Studio Atlas (FPS-Atlas). The area under the GBR order objectives includes 5 timber supply areas (TSA): Kingcome, Mid Coast, North Coast, Strathcona, and small sections of the Pacific. Geographical data were collected from the BC government's open data program in Canada (DataBC), and the BC government’s website on Strategic Land and Resource Planning for the GBR. The geographical databases accessed from public sources included: (1) administrative boundaries (e.g., GBR boundary, tree farm licenses, Indian reserves, etc.), (2) forest inventory (e.g., BC vegetation resource inventory, depletions to year 2015, environmentally sensitive areas, roads), and (3) management guidance (e.g., reserves, wildlife habitat areas, ungulate winter range, recreation inventory, sensitive watersheds, streams, rivers, lakes, wetlands). Some of the geographical datasets were not publicly available (e.g., logging operability) and are therefore not part of this dataset. The productive forest land base (PFLB) was established after excluding the Provincial and National Parks, reserves, various timber licences (tree farm licences, woodlots, other leases), and non-forested land. Coniferous tree-leading stands dominate the PFLB, with the most common species being western and mountain hemlock (Tsuga heterophylla and Tsuga mertensiana) (46.8%), western redcedar (Thuja plicata) (32.6%) and yellow cedar (Chamaecyparis nootkatensis) (8.9%). The yield curves associated with each stand type, and spatially with each polygon, were imported from the latest Timber Supply Review (TSR) documents for the Kingcome and Mid Coast TSAs. For the North Coast and Strathcona TSAs, the stand type information in the latest TSR documents was used to develop yield curves using the Variable Density Yield Projection (VDYP) (Forest Analysis and Inventory Branch, 2009) and Table Interpolation Program for Stand Yields (TIPSY) (BC MFLNRO, 2016d) software tools. The Pacific TSA does not have a published TSR document, yet the small sections of the Pacific TSA that fall under the GBR (0.7%) are spatially adjacent to the Kingcome TSA. It was assumed that Pacific TSA had similar yields and stand types to the Kingcome TSA The dataset represents the status quo at data preparation in the area.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,031 | 0,016 |
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 ».