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Enregistrement W2075331420 · doi:10.5558/tfc84330-3

The FORWARD Project: Objectives, framework and initial integration into a Detailed Forest Management Plan in Alberta

2008· article· en· W2075331420 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ellie E. Prepas, Gordon Putz, Daniel W. Smith, Janice M. Burke, J. Douglas MacDonald

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Innovation Trust
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceHydrology (agriculture)WetlandSurface runoffWater tableRiparian zoneForest managementSoil waterWatershed managementEcologySoil scienceGeologyGroundwaterAgroforestryComputer scienceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Forest Watershed and Riparian Disturbance (FORWARD) project input into the Millar Western Forest Products Ltd. Detailed Forest Management Plan consists of three main components: 1) watershed and stream layer maps and associated datasets; 2) soil and wetland layer maps and associated datasets; and 3) a lookup table that permits planners to determine runoff coefficients (the variable selected for hydrological modelling) for functional first order watersheds, based upon various site factors and time since disturbance. The watershed and stream layer component includes a hydrological network, a Digital Elevation Model, and Strahler classified streams and watersheds for functional first and third order watersheds in the entire Millar Western Forest Management Agreement area. Relatively coarse mineral soils (which drain quickly) and wetlands (which retain water) were the key features that needed to be identified for the FORWARD modelling effort; therefore, the soil and wetland layers represent a combined soil texture and wetland coverage. The runoff coefficient lookup table integrates predictions of hydrologic impacts of harvest into planning. Key words: forest management, watershed, hydrology, stream, soils, wetlands, modelling

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)0,002
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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