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Enregistrement W2006722041 · doi:10.1139/x02-163

Using miniature-scale plantations as experimental tools for assessing sustainability issues

2003· article· en· W2006722041 sur OpenAlexvenueno aff
Ralph L. Amateis, Mahadev Sharma, Harold E. Burkhart

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience Foundation Ireland
Mots-clésSustainabilityScale (ratio)Forest managementLoblolly pineForest inventoryEnvironmental resource managementSilvicultureSustainable forest managementEnvironmental scienceBiomass (ecology)AgroforestryProductivityForest ecologyCertificationForestryEcosystemPinus <genus>EcologyGeographyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decisions concerning ecosystem management, forest certification, and sustainable management require stand- and tree-level information that reflects current silvicultural and management practices. Typical forest stands, however, take years to mature making timely data collection, analyses, and reporting difficult. Further, collecting and evaluating certain forest stand information that affects sustainability such as belowground biomass response or response to changing climatic factors is often intractable. One modeling tool that may be useful for supplying future informational needs at the tree and stand level is the use of miniature scale plantations. Data from a miniature scale spacing trial for loblolly pine (Pinus taeda L.) that was established at 1:16 scale to an operational study suggest that important stand characteristics associated with forest productivity develop similarly at the two scales. Once models are formulated that relate the size of trees (spatially scaled models) and the rates of growth (temporally scaled models) grown at miniature scale to their operational scale counterparts, it may become feasible to conduct experimentation in miniature and make inferences to operational scales.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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