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Enregistrement W2619732400 · doi:10.3390/f8060188

Post-Fire Restoration Plan for Sustainable Forest Management in South Korea

2017· article· en· W2619732400 sur OpenAlexaff
Soung‐Ryoul Ryu, Hyung–Tae Choi, Joo-Hoon Lim, Im-Kyun Lee, Young Sang Ahn

Notice bibliographique

RevueForests · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésReforestationForest restorationGeographyRestoration ecologyAfforestationForest managementPrescribed burnAgroforestryFire preventionRecreationVegetation (pathology)Erosion controlDisturbance (geology)Environmental protectionForest ecologyEnvironmental scienceEcosystemForestryErosionEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review was to determine a standard post-fire restoration strategy for use in South Korea according to the magnitude of the damage and the condition of the affected site. The government has strongly enforced reforestation in deforested areas as well as fire prevention and suppression since the 1960s. These efforts have successfully recovered dense even-aged forests over the last five decades. However, high fuel loading and the homogeneous structure have made forests vulnerable to large fires. In recent years, large forest fires have occurred in the eastern coastal region of Korea. Forest fires can significantly influence the economic and social activities of the residents of such affected forest regions. Burned areas may require urgent and long-term restoration strategies, depending on the condition of the affected site. Erosion control is the most important component of an urgent restoration and should be completed before a rainy season to prevent secondary damage such as landslides and sediment runoff in burned areas. Long-term restoration is necessary to renew forest functions such as timber production, water conservation, ecosystem conservation, and recreation for residents. Sound restoration for burned areas is critical for restoring healthy ecological functions of forests and providing economic incentives to local residents.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,989

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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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