MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2093589864 · doi:10.5558/tfc79570-3

Maintaining attributes of old-growth forests in coastal B.C. through variable retention

2003· article· en· W2093589864 sur OpenAlexvenueno aff
William J. Beese, B. G. Dunsworth, Ken Zielke, Bryce Bancroft

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoarse woody debrisBiodiversityEnvironmental scienceCanopyForest managementVariable (mathematics)SnagSilvicultureOld-growth forestAdaptive managementEcosystemForest ecologyGeographyForestryAgroforestryEcologyEnvironmental resource managementHabitatBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variable retention is a new approach to harvesting and silvicultural systems that was developed by ecologists in the Pacific Northwest region of North America to address a wide array of forest management goals. Variable retention recognizes that natural disturbances, such as fire, wind or disease, nearly always leave some standing structure from the original forest. This structural complexity plays an important role in forest ecosystem function and biological diversity. A new "retention silvicultural system" was defined that leaves trees distributed throughout harvested areas. This system facilitates retention of structural features of old-growth forests, such as live and dead trees of varying sizes, multiple canopy layers, and coarse woody debris. Weyerhaeuser's British Columbia Coastal Group will use the variable retention approach for all harvesting by 2003. More than 75% of the company's coastal harvesting in British Columbia used variable retention in 2001. Company guidelines describe the amount, type, and spatial distribution of retention for groups and individual trees. An adaptive management program is monitoring the amount and type of structural attributes retained in relation to the original forest. Key words: old-growth forests, variable retention, silvicultural systems, biodiversity, landscape zoning

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations109
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Forestry ChronicleMême sujetForest Ecology and Biodiversity StudiesTravaux en français237 207