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Enregistrement W3129601721 · doi:10.18174/532843

Impact Assessment Framework with Specific Protection Goals (SPGs) for Non-Target Terrestrial Plants (NTTPs)

2020· report· en· W3129601721 sur OpenAlexaff
J. Bremmer, Samantha Deacon, Lara Álvarez, G.H.P. Arts, H.F. Huiting, A.B. Smit

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystem servicesBusinessEnvironmental scienceWeedEcosystemTerrestrial ecosystemEnvironmental resource managementTraceabilityCrop protectionScenario analysisWeed controlEnvironmental economicsAgroforestryComputer scienceEcologyBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this report we propose a preliminary Impact Assessment (IA) Framework that may be applied to the regulation of plant protection products (PPPs) and that fulfils the requirements of the Better Regulation Guidelines. Framework development focused on the use of PPPs for weed control and the protection of non-target terrestrial plants (NTTPs). Four weed control scenarios were described as case studies including (I) a reference scenario with emphasis on herbicidal weed control, (II) a scenario with focus on in-field protection of NTTPs, (III) a scenario oriented at off-field protection of NTTPs, and (IV) a scenario with full protection of ecosystem services. Six ecosystem services were evaluated: Crop provision (food and raw materials), wild foods, fresh groundwater, fresh surface water, erosion prevention and maintenance of soil fertility and habitat for species. The framework and Specific Protection Goals (SPGs) were tested using six case studies representing a range of crops and EU Member States.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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