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Enregistrement W3083165483 · doi:10.1139/cjfr-2020-0248

Reflections on the contributions of <i>Populus</i> research at Rhinelander, Wisconsin, USA

2020· article· en· W3083165483 sur OpenAlexvenueaboutno aff
J. G. Isebrands, Ronald S. Zalesny

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésReforestationAgricultureShort rotation forestryExcellenceGeographyLibrary scienceForestryEcologyPolitical scienceWoody plantBiologyCoppicing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The United States Department of Agriculture Forest Service established three regional Institutes of Forest Genetics in the United States in the 1950s to improve trees for reforestation and improve the management of forests. The institute in Rhinelander, Wisconsin, started in 1956 as part of the Lake States Forest Experiment Station. Since that time, the “Rhinelander Lab” has undergone changes in research priorities, organizational changes, and name changes while becoming an international center of forest scientific excellence. Many of the researchers’ key findings over the years were published in the Canadian Journal of Forest Research. In this paper, for the 50th anniversary edition of the Journal, we reflect upon one part of those accomplishments: the history of the contributions of Populus L. research at Rhinelander. We discuss major research programs and the scientists conducting this work, including (i) physiology of wood formation, (ii) short rotation intensive culture and short rotation woody crops, (iii) intensively cultured plantations, (iv) physiology and utilization of short rotation poplar yields, (v) breeding and selection, (vi) biotechnology and molecular genetics, (vii) atmospheric pollution and climate change, (viii) phytotechnologies, and (ix) ecosystem services. Also, we describe four major international conferences held in Rhinelander and (or) hosted by Rhinelander researchers.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,237
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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