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Enregistrement W2166681741 · doi:10.1890/130300

Managing the whole landscape: historical, hybrid, and novel ecosystems

2014· review· en· W2166681741 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesInternational Institute of Tropical ForestryU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyJames Cook UniversityUniversity of WaterlooUniversiteit StellenboschCranfield UniversityUniversity of MontanaCentre of Excellence for Environmental Decisions, Australian Research CouncilOregon State UniversityUniversidad de Buenos AiresU.S. Department of Agriculture
Mots-clésEcosystemEnvironmental resource managementEcosystem managementEcosystem servicesEnvironmental planningBusinessGeographyEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reality confronting ecosystem managers today is one of heterogeneous, rapidly transforming landscapes, particularly in the areas more affected by urban and agricultural development. A landscape management framework that incorporates all systems, across the spectrum of degrees of alteration, provides a fuller set of options for how and when to intervene, uses limited resources more effectively, and increases the chances of achieving management goals. That many ecosystems have departed so substantially from their historical trajectory that they defy conventional restoration is not in dispute. Acknowledging novel ecosystems need not constitute a threat to existing policy and management approaches. Rather, the development of an integrated approach to management interventions can provide options that are in tune with the current reality of rapid ecosystem change.

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.

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 enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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