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Enregistrement W2134872864 · doi:10.1196/annals.1439.007

Creating New Landscapes and Ecosystems

2008· review· en· W2134872864 sur OpenAlexaffabout
Edward A. Johnson, Kiyoko Miyanishi

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2008
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand reclamationVegetation (pathology)Environmental scienceWetlandLandformHabitatOil sandsEcosystemEnvironmental resource managementWildlifeScale (ratio)Hydrology (agriculture)GeographyGeologyEcologyAsphaltGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extraction of oil from the Alberta Oil Sands through surface mining involves the removal of the overburden and oil sand to a depth of up to 100 m and over extremely large areas. While the operation of the bitumen processing plants has serious environmental impacts on downstream habitats, this article focuses on the reclamation of areas from which the oil sands have been removed, processed, and returned. This reclamation following closure of the mines will entail the complete re-creation of landforms and ecosystems at a landscape scale, with the goal of producing suitable habitats for plants, animals, and people. Such projects will require a reasonable understanding of the geophysical and ecological processes that operate at a wide range of scales. Some information is provided on the climate, hydrology, vegetation, and land use (past and current) of the Oil Sands area, situated within the Boreal Plain ecozone, to provide a framework for discussion of issues to be addressed in, and proposed guidelines for, such large-scale reclamation. Although none of the mines has yet closed, numerous consultant reports have been produced with recommendations for various aspects of such reclamation projects (e.g., wetland hydrology, vegetation, wildlife habitat). The scientific basis of such reports is found to vary with respect to depth of understanding of the relevant processes.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations118
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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