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Enregistrement W2123213801 · doi:10.5558/tfc84666-5

The Canadian Ecology Centre – Forestry Research Partnership: Implementing a research strategy based on an active adaptive management approach

2008· article· en· W2123213801 sur OpenAlexafffundvenueabout
Frederick W. Bell, James A. Baker, George Bruemme, John Pineau, Al Stinson

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryCanadian Wood CouncilMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsCanadian Forest ServiceOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceUniversity of TorontoU.S. Department of Agriculture
Mots-clésGeneral partnershipAdaptive managementForest managementEnvironmental resource managementBusinessSustainable forest managementProductivityProcess (computing)ForestryPosition (finance)EcoforestryEcologyForest ecologyGeographyComputer scienceForest restorationEnvironmental scienceEconomicsEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between April 2000 and March 2007, the Canadian Ecology Centre – Forestry Research Partnership funded, directed, or catalyzed approximately 145 projects. Most of these focused on knowledge and data acquisition, providing a solid foundation for a series of sensitivity and gap analyses to determine whether a long-term goal of enhancing productivity on 6 forest management units in Ontario was achievable, and more importantly, sustainable. A research strategy provided the focus for knowledge and data acquisition and the partnership facilitated integrated research, development, transfer, and implementation. Here we provide an overview of this effort, which is expected to position forest managers of the 6 forests to apply an adaptive management process to increase understanding of the response of their forests to various forest management policies and practices in the future. The strategy and approach described could be useful to other jurisdictions aiming to more closely integrate forest research and operations as well as those interested in implementing adaptive management. Key words: forest ecology, forest economics, forest inventory, forest management

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0170,006
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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