Can Ancient Stands of Cedar-Hemlock within Old-Growth Forests be Identified using LiDAR?
Notice bibliographique
Résumé
The data contained within describe and support the finding ancient forests project. This research proposed to use light detection and ranging data to quantify 47 forest stand metrics for differentiating old-growth from ancient forests. The study area included 120 plots of 400 square meters located in interior cedar-hemlock forests surrounding Kootenay lake in southeastern British Columbia. Stratification between stands in wet and mesic sites has been hypothesized to allow for more accurate delineation. For this reason, old and ancient forest areas were separated by areas of infrequent and rare stand initiating events. The analysis found that measurable relationships exist between ancient and old-growth forest categories when stratified by wet and mesic environments; however, the relationships vary by category and age. No overarching combination of metrics explained the variation between all categories. Additionally, variation within categories far exceeded that between categories, so a regression equation could not be established. A random forest classification of the data found that the distinction could only be accurately predicted between 25 and 60 percent of the time, and different iterations of the same model exhibited extreme variation. The validity of the results was limited by reliance on estimated attributes from the Vegetation Resources Inventory. If this methodology were to be repeated with field verified measurements as input data, it may be able to mitigate these issues and provide the basis for a reliable predictive classification. This classification could provide an accurate and objective standard that would aid in the identification and conservation of ancient forests.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».