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Enregistrement W2122134723 · doi:10.5558/tfc79906-5

Integrating biodiversity and forestry practices in western Canada

2003· article· en· W2122134723 sur OpenAlexaffvenueabout
Timothy T. Work, John R. Spence, W. Jan A. Volney, Luigi E. Morgantini, John L. Innes

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAlberta Ministry of Agriculture and ForestryNatural Resources CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityThreatened speciesWildlifeBusinessSustainabilityLoggingForest managementEnvironmental resource managementAgroforestryPrioritizationForestryHabitatGeographyEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In western Canada, some forestry companies are attempting to incorporate conservation of biodiversity as a new management priority. Here we provide a review of management strategies currently implemented through a survey of companies in this region. Representatives from fourteen companies were asked to complete 30 questions designed to assess six broad issues, all of which are important for integrating biodiversity protection with timber production. Differences in provincial legislation were a major factor contributing to the prioritization of biodiversity objectives. All companies stressed that a variety of stand age classes and compositions was important for maintaining biodiversity. Green tree retention was a common approach proposed by all companies. Definitions of green tree retention varied significantly among companies, ranging from residual material left following standard clearcutting to merchantable trees selected specifically to foster wildlife and biodiversity. Most companies have proposed some monitoring aimed at biodiversity, although most plans target habitat structural features rather than directly monitoring species. Key words: biodiversity, sustainability, monitoring, green tree retention, coarse filter, fine filter, rare and threatened species, forest industry

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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,680

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations46
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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