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Enregistrement W2069659830 · doi:10.1080/14888386.2004.9712734

The Coastal Temperate Rainforests of Canada: The need for Ecosystem-Based Management

2004· article· en· W2069659830 sur OpenAlexaffabout
Faisal Moola, Dominic A. Martin, B. Wareham, J. Calof, Cheri Burda, P. Grames

Notice bibliographique

RevueBiodiversity · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoggingTemperate rainforestRainforestForest managementGeographyEnvironmental resource managementClearcuttingEcosystem managementEcosystem servicesForest ecologyEcosystemForestryEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Central and North Coast and Haida Gwaii/Queen Charlotte Islands regions of British Columbia (B.C.) contain the world's largest remaining areas of intact coastal temperate rainforest. The region has been the focus of intense conflict among environmentalists, forestry companies, First Nations and other interests over the management of these high conservation value old growth forests. Recently completed land use planning processes have recommended increasing protection and improving forest practices on the rest of the landbase to more environmentally responsible methods defined by the guiding principles of Ecosystem Based Management (EBM). Based on an audit of logging plans (silvicultural prescriptions) approved between January 15, 2002 and February 24, 2003, The David Suzuki Foundation recently assessed current logging practices in the region. While forestry companies are not legally obliged to use the recommended EBM standards at this time, our assessment underscores how current logging practices fail to meet agreed-upon EBM standards. Firstly, clearcutting remains the dominant method of logging and where alternative methods have been attempted, in-block retention levels are low. Secondly, little effort has been demonstrated that would protect small fish-bearing streams (including salmonid bearing streams) or their tributaries within managed forest stands.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,169 · 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
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
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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