Modelling Forest Succession Under A Harvest Regime In Mixed Stands In Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Understanding forest regeneration over large-scale and under harvesting regime is essential for natural resource management. In this study, we used a dataset from a network of monitoring plots in the regions of Bas-Saint-Laurent and Gaspu00e9sie, in Quebec, Canada, as a real-world case study. Based on statistical models, we combined different techniques into an approach that predicts forest succession under harvesting. Firstly, we fitted a binomial model to predict regeneration after harvesting. Once a regeneration was predicted, a gamma model was fitted to estimate the stocking. Forest composition before and after harvest, as well as climatic and topographic variables, were used as explanatory variables. The models were evaluated and validated, and the results showed the potential of the approach to provide predictions of forest succession in the area of study. We observed that topography strongly influenced regeneration and stocking. The results also revealed the temporal evolution of post-harvest forest composition in terms of stocking. This modeling approach should overcome actual challenges reported by managers in the study regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».