Modélisation de l'effet de la structure spatiale à l'intérieur du peuplement sur la succession de forêts boréales mixtes
Bibliographic record
Abstract
La configuration spatiale des arbres individuels peut affecter leur croissance et leur survie à une échelle fine et modifier la composition et la structure de la forêt à l'échelle du paysage. Ainsi, la compréhension de la dynamique spatiale des peuplements est cruciale pour la gestion forestière. L'utilisation de SORTIE-ND, un simulateur forestier spatialement explicite et individu-centré, permet de prédire la croissance, la mortalité et le recrutement d'arbres individuels à l'échelle du peuplement en recréant la dynamique des trouées. Notre recherche vise à déterminer les changements dans la structure spatiale des peuplements forestiers à l'aide de SORTIE-ND et à évaluer la précision du modèle en comparant la structure spatiale des peuplements simulés et observés. Les simulations seront effectuées et validées avec deux ensembles de données empiriques provenant de peuplements situés dans la forêt boréale mixte de l'est du Canada. Ces peuplements se sont formés après huit feux de forêt depuis 1760 et représentent une chronoséquence de 249 ans de succession forestière, qui serviront de données d'entrée et de validation pour les modèles. Nous avons calculé une fonction L homogène de la structure spatiale pour chaque peuplement simulé (avec des conditions initiales basées sur des données empiriques de peuplements plus jeunes), et comparé avec la fonction L non homogène des données observées pour vérifier si le modèle SORTIE-ND est capable de produire une structure spatiale similaire à celle observée. Pour les trois espèces les plus communes (Abies balsamea, Populus tremuloides et Picea glauca) dans les peuplements observés, SORTIE-ND a pu reproduire les patrons spatiaux observés pour les espèces individuelles et les paires d’espèces. Cependant, l’étude ne portait pas sur toutes les espèces des forêts boréales mixtes et des recherches futures sur la performance du modèle pour d’autres espèces devraient être réalisées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".