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Enregistrement W4284699368 · doi:10.1088/1755-1315/1049/1/012040

Retrospective and geographical features of forestry use of lands in Podilski Tovtry

2022· article· en· W4284699368 sur OpenAlexaff
Bohdan Havryshok, N Lisova, M. Syvyj, I Sztangret, O Volik

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueDiverse Scientific Research in Ukraine
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArable landGeographyFirewoodForest coverForestryAgroforestryAgriculturePeriod (music)Land coverLand useEcologyEnvironmental scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Forest cover is an important component of the landscape and is responsible for the conservation of other components. Forests of the Podolian Upland are distinguished by a high natural resource potential and a significant risk of manifestation of unfavorable natural processes. The aim of our research is to study the forest cover of Podilski Tovtry and analyze the dynamics of its changes for the period from 1880 to the present. Forestry nature management in Tovtry is second only to agriculture in terms of the area of occupied land. Forests of the reef zone and adjacent territories within the Ternopil oblast are part of the Ternopil forestry enterprise and the Medobory Nature Reserve. Within the study area, forests of a relatively large area are confined to the summit surface and slopes of the main ridge. Our research has established that in the period from 1880 to 1930, there was a significant decrease in forest cover practically throughout the entire study area, which is associated with both the need for firewood and agrarian overpopulation and the desire to expand the arable land. A direct relationship was found between the decrease in forest cover and the approach to villages and hamlets. After the Second World War and until the present, there have been no significant changes in forest cover. In some areas, even an increase in forested areas was found. Active forest expansion was observed at the beginning of the two thousandth years amid a decline in agricultural production.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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