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Enregistrement W2077184738 · doi:10.1046/j.1526-0992.2001.007001007.x

The Importance of Landscape Age in Influencing Landscape Health

2001· article· en· W2077184738 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcosystem Health · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronosequenceGeographyLand useSustainabilityEcologyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcological succession

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Ancient landscapes dominate many parts of the world and are common in Australia—do they have a future for continued agricultural production and the supply of ecological goods and services? The hypothesis is that old, weathered landscapes respond differently from young landscapes when subjected to intensive landuse. The major difference in response is that system function regresses or fails in old landscapes. The aging phenomenon is illustrated using data from a podzol chronosequence on coastal sand dunes at Cooloola, Queensland, Australia. The old systems here are shown to regress naturally from forest systems to health systems as access to nutrients decreases. Responses to landuse disturbances in old landscapes other than sand dunes, show analogous regressive trends to the dune landscapes, but the biophysical nature of the responses can vary. How can such trends in landscape health be measured to better link land capability with landuse? The concept of sustainability may not be appropriate for old landscapes and a different framework based on a health paradigm is suggested. Starting from an equilibrium perspective, we move to a conditional stability concept and then to a conditional health paradigm. Health and ill‐health are deemed to be definable within predetermined limits, that is a compliance measure, similar to the diagnostic approach in human medicine.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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