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Enregistrement W1986950252 · doi:10.5558/tfc78665-5

Synthesizing knowledge of the Claybelt to promote sustainable forest management

2002· article· en· W1986950252 sur OpenAlexaffvenueabout
Patrick Lefort, Brian D. Harvey, John Parton, Gwynneth Smith

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversité du Québec à MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Natural Resources and ForestryUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversitySustainable forest managementWork (physics)Forest managementForestryEnvironmental resource managementGeographyNatural resourceSustainable managementDisturbance (geology)Forest ecologyNatural forestEcosystem managementAgroforestryEcosystemEcologyEngineeringSustainabilityEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A review of the scientific literature relevant to the Claybelt region was undertaken under the initiative of Lake Abitibi Model Forest (LAMF) and in collaboration with the Canadian Forest Service, the Ontario and Quebec Ministries of Natural Resources and the NSERC-UQAT-UQAM (Natural Sciences and Engineering Research Council – Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue – Université du Québec à Montréal) Industrial Chair in Sustainable forest Management. The objective was to synthesize this information in order to develop better forestry practices and identify knowledge and research gaps. Forestry-related knowledge was gathered on six broad topics: i) natural disturbances, ii) forest ecosystems, iii) past and present forest practices, iv) biological diversity, v) forest management and vi) examples of current applications of natural disturbance-based forest management. The work allowed us to synthesize a large body of knowledge into one publication that will be a useful reference for foresters in both provinces. Key words: biodiversity, Claybelt, even-aged/uneven-aged forests, fire, silvicultural practices

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
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)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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