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Enregistrement W2123728380 · doi:10.5558/tfc81050-1

A silvicultural systems perspective on changing Canadian forestry practices

2005· article· en· W2123728380 sur OpenAlexaffvenueabout
Arthur Groot, Jean-Martin Lussier, A. K. Mitchell, D. A. MacIsaac

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensCanadian Sport Centre PacificNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyConfusionForestrySilvicultureForest managementPerspective (graphical)BusinessAgroforestryEnvironmental resource managementGeographyComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian forestry practices are changing to meet evolving forest management objectives, and these changes are frequently accompanied by new terminology.We examine the interaction among changing objectives, changing practices, and terminology in three forest types across Canada. Altered silvicultural practices and systems can generally be described using traditional terminology, and applying new terminology may create confusion. The most notable developments in silvicultural practice involve timber harvests with greater levels of tree retention, and new terminology is being applied mainly to designate changed harvest patterns. Timber harvesting is a crucial silvicultural practice, but does not by itself constitute a silvicultural system. It is necessary to more thoroughly define long-term stand-level management objectives, and to delineate complete silvicultural systems that address these objectives. This will require better knowledge of the long-term effects of forestry practices, particularly those resulting in structurally complex stands. Key words: silvicultural systems, forestry practices, terminology, harvesting, Canada, structural retention

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0130,009
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations73
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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