Introduction: Forest Health Monitoring 2008 National Technical Report
Notice bibliographique
Résumé
Potter, K.M. 2012. Introduction. Chapter 1 in K.M. Potter and B.L. Conkling, eds., Forest Health Monitoring 2008 National Technical Report. General Technical Report SRS-158. Asheville, North Carolina: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southern Research Station. pp. 9-19. <br>Healthy ecosystems are those that are stable and sustainable, able to maintain their organization and autonomy over time while remaining resilient to stress (Costanza 1992). The Forest Health Monitoring Program (FHM) of the U.S. Forest Service, with its cooperating researchers within and outside the Forest Service, quantifies the health of U.S. forests within the context of the sustainable forest management criteria and indicators outlined in the Criteria and Indicators for the Conservation and Sustainable Management of Temperate and Boreal Forests (Montréal Process Working Group 2007). The analyses and results outlined in this FHM annual national technical report offer a snapshot of the current condition of U.S. forests from a national or a multi-state regional perspective, incorporating baseline investigations of forest ecosystem health, examination of change over time in forest health metrics, and the assessment of developing threats to forest stability and sustainability. Several chapters also describe new techniques for analyzing forest health data as well as new applications of established techniques. Finally, this report presents results from recently completed evaluation monitoring (EM) projects that have been funded through the FHM national program to determine the extent, severity and/or causes of forest health problems (Forest Health Monitoring 2008).
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,071 |
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 ».