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Enregistrement W2160827541 · doi:10.1155/2010/964260

Emerging Themes in the Ecology and Management of North American Forests

2010· article· en· W2160827541 sur OpenAlexaff
Terry L. Sharik, William Adair, Fred A. Baker, Mike A. Battaglia, Emily J. Comfort, Anthony W. D’Amato, Craig DeLong, R. Justin DeRose, Mark J. Ducey, Mark E. Harmon, Louise Levy, Jesse A. Logan, Joseph J. O’Brien, Brian J. Palik, Scott D. Roberts, Paul C. Rogers, Douglas J. Shinneman, Thomas A. Spies, Sarah Taylor, Christopher W. Woodall, Andrew Youngblood

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forestry Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyForest ecologyEnvironmental resource managementDisturbance (geology)EcosystemTemporal scalesForest managementSession (web analytics)Field (mathematics)Ecosystem managementClimate changeGeographyEnvironmental scienceComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 7th North American Forest Ecology Workshop, consisting of 149 presentations in 16 oral sessions and a poster session, reflected a broad range of topical areas currently under investigation in forest ecology and management. There was an overarching emphasis on the role of disturbance, both natural and anthropogenic, in the dynamics of forest ecosystems, and the recognition that legacies from past disturbances strongly influence future trajectories. Climate was invoked as a major driver of ecosystem change. An emphasis was placed on application of research findings for predicting system responses to changing forest management initiatives. Several “needs” emerged from the discussions regarding approaches to the study of forest ecosystems, including (1) consideration of variable spatial and temporal scales, (2) long-term monitoring, (3) development of universal databases more encompassing of time and space to facilitate meta-analyses, (4) combining field studies and modeling approaches, (5) standardizing methods of measurement and assessment, (6) guarding against oversimplification or overgeneralization from limited site-specific results, (7) greater emphasis on plant-animal interactions, and (8) better alignment of needs and communication of results between researchers and managers.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations27
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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