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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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0240,013
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 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'étudeQualitatif
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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