MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4250054493 · doi:10.1002/9781118957844.ch22

Principles of Nutrient Management for Sustainable Forest Bioenergy Production

2015· other· en· W4250054493 sur OpenAlexaff
D. J. Mead, C. Tattersall Smith

Notice bibliographique

RevueAdvances in bioenergy · 2015
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityAgroforestryForest managementSustainable forest managementWood productionEnvironmental scienceEcoforestrySoil fertilitySustainable managementBioenergyForest restorationForest farmingBusinessEnvironmental resource managementForest ecologyEcologySoil waterBiofuelEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For increased forest bioenergy to gain wide-scale acceptance, it must be shown to be sustainable. Sustainable management of forests includes environmental, social, and economic dimensions, with the overall objective of ensuring that forests will be available to supply the various demands placed on them by future generations. This chapter focuses on the nutritional aspects of forest sustainability. The environmental components of forest sustainability include productive capacity (including aspects of the extent of the forest estate as well as site and stand-level factors affecting tree growth), soil and water, biodiversity, forest health, and carbon budgets. The chapter builds on the considerable knowledge about landscapes and soil-that is, soil types, inherent fertility, soil nutrient processes, and resilience to change-tree and forest nutrient demands, silvicultural, harvesting and other management impacts, and forest management, including adaptive forest management.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in bioenergyMême sujetBioenergy crop production and managementTravaux en français237 207