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Enregistrement W4205419678 · doi:10.1002/9780891183785.ch2

Agroforestry Nomenclature, Concepts and Practices

2021· other· en· W4205419678 sur OpenAlexaboutno aff
Michael A. Gold, H. E. Garrett

Notice bibliographique

RevueASSA, CSSA and SSSA · 2021
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgroforestry and silvopastoral systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgroforestryAgroecologyAgricultureSustainabilityWindbreakGeographyRiparian zoneBusinessEnvironmental scienceEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Application of agroforestry practices responds to economic, environmental, and social issues common to all regions of the earth. In spite of an increasing awareness of Native American traditional agroforestry practices, in the United States and Canada agroforestry has mainly been viewed as a new science and set of practices tailored to address numerous sustainability issues associated with production agriculture. Agroforestry seeks to help bridge the gap between production agriculture and natural resource management. Four key criteria characterize agroforestry practices in the United States and Canada and distinguish them from other practices: intentional, intensive, integrated, and interactive. Six categories of agroforestry practices that embody the criteria are recognized in the United States and Canada by the Association for Temperate Agroforestry–AFTA: riparian and upland buffers, windbreaks, alley cropping, silvopasture, forest farming, and urban food forests. Agroforestry shares fundamental concepts and principles with regenerative agriculture, agroecology, and permaculture.

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)0,000
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,259 · 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
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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