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Enregistrement W2124661367 · doi:10.5558/tfc84301-3

Embedding science and innovation in forest management: Recent experiences at Millar Western in west-central Alberta

2008· article· en· W2124661367 sur OpenAlexafffundvenueabout
Laird Van Damme, Peter N. Duinker, Dennis Quintilio

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensAlberta Glycomics CentreDalhousie UniversityNorthern Ontario Academic Medicine Association
Organismes subventionnairesForest Resource Improvement Association of Alberta
Mots-clésForest managementWork (physics)BusinessEnvironmental resource managementSustainable forest managementPlan (archaeology)Resource (disambiguation)BiodiversityResource management (computing)Christian ministryProcess (computing)Environmental planningGeographyForestryPolitical scienceEcologyEngineeringEnvironmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research from scientists embedded within Millar Western’s forest management planning process over the last 14 years was enabled by strong corporate leadership, cooperation by Alberta’s Ministry of Sustainable Resource Development, and funding by the Forest Resource Improvement Association of Alberta. Results of the supporting research are described in the articles that follow and are important contributions to Canada’s commitment to sustainable forest management (SFM). The process is as noteworthy as the results and is the subject of this paper. When scientists and practitioners work closely together in developing a forest management plan, as they have in this case, there is a much greater opportunity for science-based emergent strategies to be created and applied through the personal interactions among scientists and practitioners. For example, input from the science-based collaborators influenced the harvest schedule in the detailed forest management plan to minimize negative effects on water flow, biodiversity and fire risk. This approach to SFM is one of many being developed in Alberta. The diversity of input has clear benefits, not the least of which is the maintenance of innovation and intellectual enterprise in support of SFM. Key words: forest management planning, forest science, innovation, Alberta, biodiversity, timber supply, guidelines

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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