MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2076839142 · doi:10.5558/tfc82395-3

Delineating conservation areas on the Oak Ridges Moraine using a systematic conservation planning approach

2006· article· en· W2076839142 sur OpenAlexafffundvenue
Danijela Puric-Mladenovic, Silvia Strobl

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésStewardship (theology)Environmental resource managementConservationBiodiversityNature ConservationGeographyBiodiversity conservationProtected areaEnvironmental planningComputer scienceEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protected lands form an essential component of landscape planning, and often extend beyond protection of existing natural areas to consider enhancement through restoration to improve existing conditions. We tested an automated conservation science-based methodology and systematic approach to delineate conservation and restoration priority areas on the Oak Ridges Moraine (ORM). The methodology comprised: a) preparing and assembling existing spatial (GIS) information and tessellating the study area to 5-ha hexagon planning units; b) conducting a gap analysis to provide a basis for setting conservation targets that protect, or that through future restoration activities might enhance, under-represented biodiversity elements; and c) applying a simulated annealing procedure (i.e., mathematical algorithm) to find solutions that optimize the set biodiversity targets. The final output of our work is a map of conservation priority area that enables the more than 50 conservation partners in this landscape to coordinate various conservation, stewardship and restoration activities by focusing on those areas that have the highest conservation value. Key words: restoration, settled landscapes, conservation planning, mathematical algorithm

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,034

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Forestry ChronicleMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207