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Enregistrement W3098264366

En jämförelse på beståndsnivå kring snö och vindskador hos Pinus contorta latifolia och Pinus sylvestris i norra Sverige

2020· article· sv· W3098264366 sur OpenAlexaboutno aff
Mari Haapalahti

Notice bibliographique

RevueDiVA (Linnaeus University) · 2020
Typearticle
Languesv
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPinus contortaPinus <genus>ForestryBotanyBiologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pinus Contorta was introduced to Sweden as a tree that would grow fast with a promising future, also a promise in increased production. What could not be anticipated was the common Swedish weather conditions, such as snow and wind, would have negative impact on Pinus contorta due to its instability connected to fast-growing trunk and wide crown. Those predictions were hard to estimate since these weather conditions also is common in Canada, where it has its origins. The overall damage caused by snow and wind generates an annual loss of approximately hundred million Swedish crowns (SEK), which has a great impact on the Swedish forestry economy. The awareness of the risks and damages on Pinus contorta makes it possible to both prevent and avoid these to some extent. A more detailed study has been done in the Swedish region Norrbotten, where the level of the damage on Pinus contorta was compared to the Swedish pine. The study included inventory of un-thinned stands and quantified data was collected. The conclusions indicated that the level of damage on Pinus contorta stands was more than twice the damage of the Pinus sylvestris stands. However, since Pinus contorta is relatively new in Sweden, the results regarding the future of the contorta pine are therefore insufficient. Furthermore, it is not possible to predict if the promised increase of production will ever be achieved. To achieved reliable results, further studies are suggested where both loss of profit, compared to the Pinus sylvestris stands, but also the full turnaround time of Pinus contorta are included.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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