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Enregistrement W1968876733 · doi:10.5558/tfc83326-3

Using knowledge of natural disturbances to support sustainable forest management in the northern Clay Belt

2007· article· en· W1968876733 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Natural (archaeology)Forest managementForest ecologyEnvironmental scienceNatural forestEcosystem managementEnvironmental resource managementEcosystemSustainable forest managementForest restorationNatural regenerationGeographyAgroforestryEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several concepts are at the basis of forest ecosystem management, but a relative consensus exists around the idea of a forest management approach that is based on natural disturbances and forest dynamics. This type of approach aims to reproduce the main attributes of natural landscapes in order to maintain ecosystems within their natural range of variability and avoid creating an environment to which species are not adapted. By comparing attributes associated with natural fire regimes and current forest management, we were able to identify four major differences for the black spruce forest of the Clay Belt. The maintenance of older forests, the spatial extent of cutover areas, the maintenance of residuals within cutovers and disturbance severity on soils are major issues that should be addressed. Silvicultural strategies that mitigate differences between natural and managed forests are briefly discussed. Key words: natural disturbance, landscape patterns, coarse filter, harvest pattern, volume retention, historic variability, even-aged management

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.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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