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Enregistrement W2891169521 · doi:10.1111/cag.12491

Farm management fragmentation in Nova Scotia does not affect farm habitat provision

2018· article· en· W2891169521 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kate Sherren, Simon Greenland‐Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensNova Scotia Department of AgricultureDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaDepartment of Natural Resources
Mots-clésGeographyHabitatBiodiversityFragmentation (computing)Environmental resource managementTypologyAgricultureEcosystem servicesWoodlandAgroforestryEcosystemEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Farmland comprises an important opportunity for biodiversity conservation worldwide. The likelihood of a farmer fostering habitat for biodiversity has been studied from the perspective of personal or economic drivers. Beyond farm area, the geographic characteristics of the farmland itself—such as parcel sizes, numbers, and distribution—are rarely considered. This paper uses a landholder survey (n = 350, 37% response rate) to explore the variety of farmland management fragmentation and its implications for habitat on farms, specifically ponds, wetlands, and woodlands. This exploratory research was implemented in Nova Scotia, a relatively long‐settled province of Canada, which is subject to inheritance, farmland abandonment, and farm expansion. An index and a typology of management fragmentation were developed, based on geographical impacts (increased distance to travel and edge per unit area), drawing on hypotheses about how geography may affect farmer decision making about habitat. Results suggest that farm size matters more than fragmentation, but also that perceptions of ecosystem services from each ecosystem may have an impact. Suggestions for further research are provided, including alternative methods that could be used and testing these insights in more homogenous agricultural landscapes.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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