Database for Rafieijahed et al. (2025) Canadian Journal of Remote Sensing
Notice bibliographique
Résumé
The "Database_Rafieijaed_et_al_2025_Canadian_Journal_of_Remote_Sensing.csv" file contains the database used for the article "Predicting forest age up to 250 years in old-growth boreal mixedwoods of western Quebec, Canada, using airborne laser scanning data and modelled tree species composition" (doi:https://doi.org/10.1080/07038992.2025.2562266) published in the Canadian Journal of Remote Sensing. This database provides airborne LiDAR and tree species modeling predictors for a spatially independent subsample of plots from the datapaper Maleki et al. 2021 "A 249‐yr chronosequence of forest plots from eight successive fires in the Eastern Canada boreal mixedwoods" in Ecology (data doi: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ecy.3306/suppinfo), extracted at four different spatial resolutions: 400 m2, 1600 m2, 4900 m2, and 10000 m2. The variables present in the dataset are as follows: RESOLUTION : resolution of the predictors (400 m2, 1600 m2, 4900 m2 or 10000 m2)PLOT_ID : unique plot IDTRANSECT_ID: unique transect IDFOREST_AGE: plot age, here defined as the time since the last fire (years)FIRE_YEAR : year of the last firePERC01: 1st percentile of canopy height returnsPERC05: 5th percentile of canopy height returnsPERC10: 10th percentile of canopy height returnsPERC25: 25th percentile of canopy height returnsPERC75: 75th percentile of canopy height returnsPERC90: 90th percentile of canopy height returnsPERC95: 95th percentile of canopy height returnsPERC99: 99th percentile of canopy height returnsCOEFFICIENT_VARIATION: Coefficient of variation of all height returnsSTANDARD_DEVIATION: Standard deviation of all height returnsMEDIAN: Median of all height returnsSKEWNESS: Skewness of all height returnsPROP_7_12M: Proportion of height returns between 7 and 11.99 mPROP_12_17M: Proportion of height returns between 12 and 16.99 mPROP_17_22M: Proportion of height returns between 17 and 21.99 mPROP_22_27M: Proportion of height returns between 22 and 26.99 mCANOPY_RELIEF_RATIO: [(hmean − hmin)/(hmax − hmin)]GAP_FRACTION: Percentage of returns below 7 mRUGOSITY: Ratio of three-dimensional canopy surface model area to ground areaSYMMETRY_INDEX: [(hmodal - hmean)/(hperc95 - hmin)]GAP_VTMR: Gap variance to mean ratio, based on the method of Zhang et al.(2017) "Characterizing Forest Succession Stages for Wildlife Habitat Assessment Using Multispectral Airborne Imagery" (doi:10.3390/f8070234)MEAN_SLOPE : Mean value of slopeMEAN_TWI : Mean value of topographic wetness index (TWI)SHARE_BETULA_PAPYRIFERA: Mean percentage in modelled merchantable wood volume of Betula papyriferaSHARE_PICEA_GLAUCA: Mean percentage in modelled merchantable wood volume of Picea glaucaSHARE_PICEA_MARIANA: Mean percentage in modelled merchantable wood volume of Picea marianaSHARE_POPULUS_SPP: Mean percentage in modelled merchantable wood volume of Populus spp.SHARE_PINUS_BANKSIANA: Mean percentage in modelled merchantable wood volume of Pinus banksianaSHARE_ABIES_BALSAMEA: Mean percentage in modelled merchantable wood volume of Abies balsameaSHARE_THUJA_OCCIDENTALIS: Mean percentage in modelled merchantable wood volume of Thuja occidentalisSHARE_EARLY_SUCCESSIONAL: Mean percentage in modelled merchantable wood volume of Betula papyrifera, Populus spp. and Pinus banksianaSHARE_PICEA_SPP: Mean percentage in modelled merchantable wood volume of Picea glauca and Picea marianaSHARE_LATE_SUCCESSIONAL: Mean percentage in modelled merchantable wood volume of Abies balsamea and Thuja occidentalis
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,401 | 0,190 |
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 ».