The NEBIE plot network: Highlights of long-term scientific studies
Notice bibliographique
Résumé
The NEBIE plot network is a stand-scale, multi-agency research project designed to compare the ecological effects of a range of silvicultural treatments in northern temperate and boreal forest regions of Ontario, Canada. While research on silviculture intensities has been previously conducted, the NEBIE plot network is at a larger scale, and covers a wider range of intensities in a variety of northern temperate and boreal forest types. Details about experimental design, treatment designs and research sites, are presented in a companion paper which is published in this edition of The Forestry Chronicle. The operational scale of treatment plots allow for assessment of a variety of forest values. We used a criteria and indicator approach to organize long-term research studies on the network sites, with the goal of providing scientific findings that would inform forest policy. Pre-treatment, and 2-, 5-, and 10-year post-harvesting data have been collected. These initial data add to existing information on the effects of intensification of silviculture on biological diversity, forest productivity, ecosystem health and vitality, soil and water resources, contribution of enhanced forest management global carbon cycles, and long-term multiple socio-economic benefits of northern forests.
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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 | 0,100 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».