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Enregistrement W2068711617 · doi:10.5558/tfc79761-4

Conservation and sustainable use of biodiversity in Canada's forests: Progress and challenges

2003· article· en· W2068711617 sur OpenAlexaffvenueabout
B. J. McAfee

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityWildernessSustainable forest managementTemperate rainforestBusinessForest managementEnvironmental resource managementVariety (cybernetics)Wilderness areaNatural resourceEnvironmental planningGeographyEcosystemEcologyForestryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is a summary of an assessment of the forest community's progress toward meeting its commitment to the Canadian Biodiversity Strategy of maintaining the extent, diversity and health of a large portion of the world's temperate and boreal forests. The past decade's success with current sustainable forest management programs has been important in achieving Canada's custodial responsibilities. So, too, is our enviable position of a high degree of public ownership of forests, the wilderness nature of most northern forests and limited development that has largely retained forests in their natural state. As Canada develops a new National Forest Strategy, there is again the opportunity to examine emerging issues and develop new programs to meet the challenges over the next five years. Canada has made considerable progress in achieving a strong commitment to biodiversity conservation by establishing a variety of new mechanisms to monitor and deliver programs. The Canadian Biodiversity Strategy is a long-term commitment that requires sustained resources and co-operation from a variety of governmental, industry and community interests. Key words: forest biodiversity, sustainable forest management, ecosystem approach.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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