MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1802784309 · doi:10.22230/jem.2010v11n3a67

Considerations for Rehabilitation of Naturally Disturbed Forests (MPB); Part 1 Watershed Hydrology

2011· article· en· W1802784309 sur OpenAlexaff
Michael Milne, Doug W. Lewis

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReforestationWatershedForest managementEnvironmental scienceAfforestationUnderstoryHydrology (agriculture)Watershed managementRehabilitationDisturbance (geology)ForestryEnvironmental resource managementGeographyAgroforestryComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This extension note is the first of a two-part series involving watershed management considerations for stand rehabilitation activities following large-scale natural disturbances. The note is designed to provide practitioners involved in reforestation of naturally disturbed stands under the Ministry of Forests and Range’s Current Reforestation investment category of the Land-based Investment Program (LBIP) with information to increase the likelihood of a positive effect of stand rehabilitation activities on water and water related resources. Part 1 of this series explores watershed-level considerations when planning stand rehabilitation activities while Part 2 provides a more detailed summary of the effects of different stand-level treatment options on the rate of hydrologic recovery (using stand-level Equivalent Clearcut Area (ECA) as an index) under a range of pre-treatment forest conditions ( i.e. site index, pine mortality and existing understory regeneration).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Ecosystems and ManagementMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207