Review of herbicide use for forest management in Alberta, 1995–2009
Notice bibliographique
Résumé
This report reviews herbicide use for forest management purposes in Alberta between 1995 and 2009. Data for this review are drawn from the National Forestry Database, Government of Alberta records, anecdotal review of herbicide activities from participants, and the published literature. Alberta moved toward operational use of herbicides for forest management in a carefully monitored, step-wise process, with full adoption occurring in 2001–2002. Stakeholder engagement processes and the development of operational guidelines for risk identification and mitigation are described. A metric (Herbicide Excursion Intensity) has been developed and used to assess risk identification and mitigation efficiency independent of extent of herbicide use. Review of the temporal trends in this metric demonstrates that identification and mitigation of this element of risk associated with forest herbicide use in Alberta has been generally successful following initial learning experiences. Factors contributing to Alberta’s success in risk mitigation are: use of helicopters for all aerial application of forestry herbicides, adoption of drift control (AccuFlow™) nozzles, and quantitative prediction of spray cloud behavior in the Ag-Drift and SprayAdvisor models allowing gaming of weather conditions, buffer widths and nozzles to develop integrated risk mitigation processes. The report provides several recommendations, including the development of a Vegetation Management Strategy, to more explicitly link forest herbicide use with forest management planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».