Guide d’utilisation du simulateur de croissance forestière Natura-2014 sur Capsis
Notice bibliographique
Résumé
Natura est un modèle de croissance forestière à l’échelle du peuplement pour les forêts du Québec. Il a été développé à la Direction de la recherche forestière du ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs. Ce modèle fait varier directement les caractéristiques dendrométriques d’une placette, sans utiliser d’information à l’échelle de l’arbre, pour simuler l’évolution d’un peuplement. Pour faciliter les simulations, Natura a été intégré à la plateforme Capsis, élaborée par l’Institut National de Recherche en Agronomie de France et ses partenaires. Ce logiciel générique permet d’implanter différents modèles sous une même application, d’effectuer plusieurs simulations dans une même session et de comparer plusieurs scénarios sylvicoles. Il permet aussi de visualiser les résultats de simulation sous forme de graphiques et de les exporter sous forme de tableaux. Ce guide fournit les informations nécessaires à l’utilisation du modèle Natura sur la plateforme Capsis. Il explique la marche à suivre, de l’importation du fichier d’inventaire jusqu’à l’exportation des simulations, et présente les différentes options et fonctionnalités disponibles.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,017 |
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 ».