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Enregistrement W2314007466 · doi:10.5738/jale.18.123

Methodology for regional forest reallocation using criteria and indicators of the Montreal Process

2013· article· en· W2314007466 sur OpenAlexaboutno aff
Yasushi Mitsuda, Satoshi Ito, Toshiro Iehara

Notice bibliographique

RevueLandscape Ecology and Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Environmental scienceBusinessForestryEnvironmental resource managementGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

人工林から自然林への再転換を考慮した森林の再配置戦略を設計するための手法として,モントリオール・プロセスの基準・指標に対応した持続的な森林管理に向けた広域ランドスケープデザインのための地域スケールゾーニング手法を提案した.提案したコンセプトに基づいて,茨城県北茨城市および高萩市にまたがる約18,500 haの流域を対象範囲として,実データを用いたゾーニングの実践を試行した.木材生産機能と生物多様性保全機能に着目し,対象流域を構成する80の小集水域に対して森林管理目的(木材生産,生物多様性保全および両者の調和)を設定するゾーニングを行った.木材生産機能に対して林地生産力および台風災害危険度を,生物多様性保全機能(特にγ多様性保全)に対してブナ優占林成立適性に基づく植生タイプを,それぞれ自然立地条件から各小集水域について評価してゾーニングの基準とした.試行をとおして,提案した地域スケールゾーニング手法が合理的かつ効率的な森林配置を設計するための意志決定支援ツールとして有効であることが確認された.

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)0,000
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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