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Enregistrement W2275934166 · doi:10.5558/tfc2011-005

Synthesis of Silviculture Options, Costs, and Consequences of Alternative Vegetation Management Practices Relevant to Boreal and Temperate Conifer Forests: Introduction

2011· article· en· W2275934166 sur OpenAlexaffvenueabout
Frederick W. Bell, Nelson Thiffault, Kandyd J. Szuba, Nancy Luckai, Al Stinson

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryLakehead UniversityMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Ontario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilvicultureForest managementVegetation (pathology)TaigaTemperate rainforestAgroforestryForestryTemperate climateBorealTemperate forestWildlifeLoggingEnvironmental scienceGeographyEnvironmental resource managementEcologyEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2007, a multi-agency, multi-disciplinary team from across Canada embarked on an exercise to synthesize knowledge about forest vegetation management alternatives and their use in northern forests. This exercise involved: (1) updating the Canadian Forest Pest Management database, (2) synthesizing relevant forest vegetation management literature, (3) conducting stand-level wildlife, wood quality, yield, and benefit–cost analyses, (4) conducting landscape-level analyses to determine the effects of a systematic reduction in herbicide use on forest management objectives, and (5) transferring the relevant information to forest managers. The results are presented as ten papers in this special issue of The Forestry Chronicle.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0130,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,016
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 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'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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