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Enregistrement W120576834

Skötsel av torvmarksskogar - vad vet egentligen Västerbottens skogsbolag?

2012· article· en· W120576834 sur OpenAlexaboutno aff
Frida Edh, Caroline Haglund

Notice bibliographique

RevueEpsilon Archive for Student Projects (University of Southampton) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatDitchQuarter (Canadian coin)CertificationForestryDrainageForest managementGeographyEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental sciencePolitical scienceEcologyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

About a quarter of the Swedish land area is covered with shallow or thick peat. There is a potential to increase forest production in Sweden with almost 2 million m3/year in selected peatlands with low conservation values. This increase can be accomplished by drainage, complementary drainage, ditch maintenance operations and fertilization. The purpose of this study was to determine the level of knowledge regarding the management of forests on peatlands and was restricted to selected forest companies in Västerbotten County, with offices in Umeå. Three companies were chosen, SCA, Holmen and Norra Skogsägarna. Representatives from these companies were interviewed and asked to fill in a questionnaire regarding the management of peatland forests. The questionnaire was tested on beforehand in a pilot study with kind cooperation of other SLU students. The answers to the questions were recorded anonymously as Företag 1, 2 and 3 (F1, F2 and F3, subjected randomly). The number of correct answers was relatively low compared to the pilot study. F1 and F3 had 3 and F2 had 2 out of 9 correct answers, respectively. The conclusion of the study was that the knowledge among the professionals is partially deficient and that a deeper understanding is needed. In the current situation the management of peatland forests is limited due to conservation and certification. Should nature conservation and certification rules be eased and site so that the most suitable peatlands can be utilized, a deeper knowledge on peatland forestry and it’s potential would be required.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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