MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2100859061 · doi:10.5558/tfc80451-4

Systematics: Its role in supporting sustainable forest management

2004· article· en· W2100859061 sur OpenAlexaffvenueabout
John Huber, David W. Langor

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematicsBiodiversityStatus quoTaxonomy (biology)EcologyTaxonBiologyGovernment (linguistics)Environmental resource managementPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the natural world around us requires knowledge of its component parts. From an ecological function perspective, these parts are species. Partitioning the world of living things into distinguishable, universally recognized species, each with a unique scientific name, is difficult, especially when one considers the numerous kinds of microscopic organisms that make up most of the planet's biodiversity. Biosystematics is the study of the origin of biological diversity and the evolutionary relationships among species and higher-level groups (taxa). Taxonomy is the theory and practice of identifying, describing, naming and classifying organisms. Despite the emergence of national and international issues and programs concerning conservation of biodiversity, climate change and invasive alien organisms, all of which demand significant taxonomic input and require an increased investment in systematics, Canada's investment in this discipline has not risen to meet the challenge. Since the mid-1970s the number of taxonomists employed by the federal government has been reduced by about one half. Canada must do more than maintain the inadequate status quo by increasing its investment in systematics in order to meet our nation's obligations, both domestically and internationally. Key words: systematics, taxonomy, definitions, importance for biology, sustainable forestry, biodiversity, invasive pests

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Forestry ChronicleMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207