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Enregistrement W2122015363 · doi:10.5558/tfc80037-1

Making adaptive management for biodiversity work the example of Weyerhaeuser in coastal British Columbia

2004· article· en· W2122015363 sur OpenAlexaffvenueabout
Fred L. Bunnell, B. G. Dunsworth

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptive managementStewardship (theology)BiodiversityEnvironmental resource managementWork (physics)Ecosystem managementKey (lock)Variable (mathematics)Forest managementBusinessComputer scienceEnvironmental planningEcosystemEcologyGeographyEnvironmental scienceEngineeringForestryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1998, MacMillan Bloedel (now Weyerhaeuser) committed to a system of Stewardship Zones and to replacing clearcutting with variable retention over its 1.1 million ha coastal tenure. The decision began a grand experiment in forest planning and practice, which the company committed to monitor and refine through an adaptive management program. The program was most challenging to design and implement for biodiversity. Key elements of the program were: creating a criterion and associated indicators, developing a list of focused questions, and developing a cost-effective design for monitoring and learning. The final step in any adaptive management program is linking the monitoring back to specific management actions. We provide examples of successful linkages back for each of the three major indicators of biodiversity: ecosystem representation, habitat structure, and organisms. We discuss major difficulties that arise when developing management responses to the complex issue of sustaining biological diversity and note four major challenges to the design and implementation of any adaptive management program. Key words: adaptive management, biodiversity, indicators, monitoring, variable retention harvesting

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)0,000
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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations23
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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