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Enregistrement W2329516378 · doi:10.5558/tfc80107-1

Forests and forest protection in Cyprus

2004· article· en· W2329516378 sur OpenAlexvenueno aff
William M. Ciesla

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEntomological Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnited Nations Development ProgrammeUnited States Agency for International Development
Mots-clésPinus brutiaGeographyVegetation (pathology)AgroforestryForestryBiodiversityBark (sound)EcologyMediterranean BasinBark beetleMediterranean climateBiologyPinus <genus>Botany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyprus, an island located in the eastern Mediterranean Basin, was heavily forested prior to human settlement. Human influence since about 6000 BC has significantly changed the area and composition of the island's forests. Approximately 40% of the Island is presently occupied by forest, maquis and garigue vegetation. The dominant tree species in Cyprus' forests is Pinus brutia, which has been planted extensively on abandoned agricultural lands and areas burned by wildfire. P. brutia forests are subject to periodic wildfire episodes. In addition, young plantations are subject to defoliation by the pine processionary caterpillar, Thaumetopoea pityocampa (Lepidoptera: Pityocampidae), and older forests are subject to attack by several species of bark beetles (Coleoptera: Scolytidae). A policy of extensive planting of pines will, most likely, result in continued problems with wildfire, pine processionary caterpillar and bark beetles in the foreseeable future. Long-term measures to effectively manage these problems include examination of opportunities to plant alternative tree species and to manage the vegetation to increase the diversity of the Island's wildland ecosystems. Key words: Cyprus, forest protection, pine processionary caterpillar, bark beetles, wildfire

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,199 · 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'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

Citations21
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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