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Enregistrement W2061307974 · doi:10.5558/tfc84653-5

Applying research for enhanced productivity on the Canadian Ecology Centre – Forestry Research Partnership forests

2008· article· en· W2061307974 sur OpenAlexaffvenueabout
Scott McPherson, Frederick W. Bell, Jeff Leach, Peter Street, Al Stinson

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensTembecOntario Forest Research InstituteNipissing UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipSustainable forest managementForest managementProductivitySilvicultureEnvironmental resource managementAdaptive managementBusinessForestryForest ecologyLoggingForesterAgroforestryGeographyEcologyEnvironmental scienceEcosystemEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of enhanced forest productivity (EFP) through intensive silviculture on designated forest areas is arguably one means to maintain or increase fibre supply and global market competitiveness. The Canadian Ecology Centre – Forestry Research Partnership’s (CEC-FRP) 10/10 objective (to increase sustainable fibre production by 10% in 10 years) has focused many years of forest research largely on the practical application of EFP. Large-scale implementation of this research, through a process of adaptive management, is incumbent on first identifying forests that are available and potentially suitable to implement EFP with more intensive silviculture on portions of the landbase. This paper describes forests in northeastern Ontario that were evaluated for EFP potential, and provides some of the rationale for their selection or rejection for this purpose. To date, the Gordon Cosens, Romeo Malette, Martel, and Nipissing forests are identified as potential CEC-FRP core forests in which research can be directed towards sustainable increases in forest production. These 4 forests are located in Ontario’s boreal and Great Lakes–St. Lawrence regions and have the necessary tenure, potential productivity, protection from fire, insect and disease, and are managed under a suitably enabling planning and legislative environment. In addition, forest management planning teams for these forests are closely integrated with the CECFRP through core teams that are critical to identifying science priorities based on local operational issues, and moving subsequent research into practice. As such, it seems timely to move forward with EFP implementation through a process of adaptive management on these forests. Key words: enhanced forest productivity (EFP), intensive forest management (IFM), intensive silviculture, forest management planning (FMP), adaptive 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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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