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Enregistrement W7024616842

A Spatiotemporal Ripley's K-Function to Analyze Interactions between Spruce Budworm and Fire in British Columbia, Canada

2009· other· en· W7024616842 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Scholarship at Harvard (DASH) (Harvard University) · 2009
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpruce budwormInfestationRange (aeronautics)Spatial ecologyPEST analysisForest ecologyTaigaEcosystem
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we extend traditional methods of spatial statistics to study spatiotemporal correlations between two different point processes. After introducing the methodology, we apply this analysis to a particular case study of interest in ecology, the interaction between damage by a particular forest pest (western spruce budworm (<i>Choristoneura occidentalis</i>)) and forest fires. Our analysis, which covers parts of British Columbia in the 26-year period from 1970 to 1995, indicates that areas affected by budworm infestation have a significantly decreased risk of forest fire for the 7 years following the infestation. Conversely, forest fires decrease the risk of infestation for at least 6 years after the fire. These temporal correlations extend over a spatial range of at least 25 km. Our study rejects the common assumption that insect infestation necessarily results in increased fire risk. This case study illustrates the utility of point process modeling and spatial statistics to understanding ecosystem dynamics extending over both space and time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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