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Enregistrement W27795284 · doi:10.1128/genomea.01174-16

Managing an oak decline crisis in Oakville, Ontario: lessons learned

2013· article· en· W27795284 sur OpenAlexaboutno aff
Peter A. Williams, John W. McNeil, Kurt W. Gottschalk, Robert A. Haack

Notice bibliographique

RevueGenome Announcements · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmerald ash borerWoodlandForestryGeographyAgrilusArmillariaAgroforestryEcologyFraxinusBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The town of Oakville, Ontario, is located along the north shore of Lake Ontario between Toronto and Hamilton. In the fall of 2002, significant oak (Quercus spp.) mortality was observed at Oakville's Iroquois Shoreline Woods Park, an environmentally significant forest remnant noted for its oak-dominated forests. Investigations suggested that oak decline was responsible for the widespread mortality and that other nearby forest lands were also affected. Oak decline is a disease complex brought on by multiple stresses (e.g., drought, defoliation, high stocking, tree senescence) and secondary pests such as Armillaria root rot (Armillaria gallica) and twolined chestnut borer (TLCB), Agrilus bilineatus. We present a case study that describes the steps that were taken to assess the situation, communicate issues to the public, resolve critical problems (e.g., salvage and hazard reduction), employ trap-tree strategies for TLCB, and develop silvicultural and restoration strategies that include aspects of oak management, regeneration, and prescribed fire. From a municipal forestry perspective, the most important aspects that led to a successful program were accessibility to experts with practical experience and development of effective communication strategies. This is a good case study for municipal foresters who must deal with catastrophic tree mortality in their woodlands similar to that caused by emerald ash borer (Agrilus planipennis).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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