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Enregistrement W1927191712 · doi:10.22230/jem.2006v7n2a544

Wildlife/danger tree assessment in unharvested stands attacked by mountain pine beetle in the central interior of British Columbia

2006· article· en· W1927191712 sur OpenAlexaffabout
Patience Rakochy, Chris Hawkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeMountain pine beetleDiameter at breast heightRecreationGeographySnagHectareForestryTaigaBorealEcologyBaseline (sea)HabitatAgroforestryEnvironmental scienceBiologyArchaeologyAgricultureFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This extension note outlines work that was part of a broader study designed to collect baseline forest structure data in the Sub-Boreal Spruce dry cool biogeoclimatic subzone (SBSdk) of the Lakes Timber Supply Area (TSA). This data will help to assess the future ecological impacts of the mountain pine beetle. A primary component of our research was to determine the safest possible work or recreation window for individuals planning entry into stands killed by the mountain pine beetle. The provincial Wildlife/Danger Tree Assessment criteria were used to determine the types and frequency of danger trees in these stands. Data collected included species, height, diameter at breast height, and the presence or absence of danger tree characteristics for each mature tree. The majority of the trees in this study were classified as either class 1 (alive and healthy) or class 3 (recently dead). One mountain-pine-beetle-killed tree had fallen. Approximately 85 stems per hectare, or 5.5% of all trees, had a defect considered potentially dangerous. Most defects were found in the smaller diameter classes. The study area was significantly affected by mountain pine beetle; areas of high use (e.g., recreation-, cultural-, or work-related) may require specific mitigation activities to ensure user safety.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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