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Enregistrement W2083326547 · doi:10.5558/tfc78680-5

Implementing wildfire-based timber harvest guidelines in southeastern Manitoba

2002· article· en· W2083326547 sur OpenAlexafffundvenueabout
James W. Ehnes, Vince Keenan

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensTembec
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest Service
Mots-clésEnvironmental resource managementEnvironmental scienceForest ecologyEcosystemEcosystem healthEcosystem servicesBiodiversityForest healthDisturbance (geology)Baseline (sea)AgroforestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Manitoba Model Forest and Tembec Industries (Pine Falls Operations) are operationalizing the overall goal of sustainable forest management: maintain forest ecosystem health while harvesting timber. Timber harvest guidelines intended to approximate the effects of a large wildfire were developed for spatial scales that span from the operating area down to the site. Operating area issues are addressed through landscape design guidelines that locate cutblocks and other activities (e.g., roads) within an operating area. Cut-block guidelines determine how harvesting, site preparation and regeneration are completed. These wildfire-based guidelines are being tested in four large-scale harvest trials in southeastern Manitoba. This paper describes the rationale behind the approach taken, the landscape design and cutblock operating guidelines that were developed, operational experiences from the harvest trials, and some of the challenges that arose. Key words: wildfire, operating guidelines, landscape design, timber harvesting, site preparation, regeneration, natural disturbance emulation, ecosystem processes, ecosystem health, maintaining biodiversity, maintaining ecosystem condition

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2002
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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