Implementing a PrognosisBC Regeneration Submodel for the Complex Stands of Southeastern and Central British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
PrognosisBC is a growth and yield computer model, which is an adaptation of the USDA Forest Vegetation Simulator (FVS). To date, the model has been calibrated by the Ministry of Forests, for use in a number of Biogeoclimatic (BEC) subzones in the Nelson, Cariboo and Kamloops forest regions. The architecture of the model is such that it is applicable to a wide range of timber types and stand conditions. Natural regeneration is a key component in projecting the dynamics of uneven-aged, mixed species complex stands. However, due to ecological differences, the original Northern Idaho regeneration submodel of FVS was not accurate for use in Southeastern BC. As a result, the current PrognosisBC user policy limits the number of stand entries and the duration of projections following a disturbance. The specific objectives of this research project were: • design a protocol for using imputation techniques to simulate natural regeneration in PrognosisBC; • create the necessary databases (from existing regeneration data) to implement a Nearest Neighbour imputation method in predicting regeneration; and • develop the programming and linkages to PrognosisBC to create a prototype regeneration component. In collaboration with the forest industry in the Cariboo, Kamloops, and Nelson forest regions and
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».