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Enregistrement W2010746781 · doi:10.5558/tfc82383-3

Monitoring ecological representation in currently non-harvestable areas: Four British Columbia case studies

2006· article· en· W2010746781 sur OpenAlexaffvenueabout
David J. Huggard, Glen B. Dunsworth, Jim Herbers, Walt Klenner, Laurie L. Kremsater, Robert Serrouya

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensGovernment of British ColumbiaUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityEcosystemHabitatRepresentation (politics)GeographyEcologyEnvironmental resource managementEcosystem servicesEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated representation of ecosystem types in non-harvestable areas within managed forests, as a coarse-filter indicator for biodiversity monitoring, with four case studies in British Columbia: Weyerhaeuser's coastal tenure, Clayoquot Sound on western Vancouver Island, Arrow Lakes in southwestern B.C. and Okanagan highlands of south-central B.C. Representation of some coarser- and finer-level ecosystem units was poor in the two studies with lower amounts of non-harvestable area, and more equitable in the two studies with more diverse harvesting constraints. Under-representation of highly productive sites and high proportions of edge area were concerns for most ecosystems. Representation would be improved with the addition of proposed new reserves in two of three study areas. We discuss specific management implications and broader recommendations for monitoring representation, including the need for regional analyses, tests with habitat structures and organisms, effects of other disturbances and updating monitoring results. Key words: biodiversity monitoring, ecological indicators, ecosystem representation, landscape planning, unmanaged areas

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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'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'admission3
Résumé présentoui

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