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Enregistrement W4322746105 · doi:10.1007/978-3-031-15988-6_28

Network Framework for Forest Ecology and Management

2023· book-chapter· en· W4322746105 sur OpenAlexaff
Élise Filotas, Isabelle Witté, Núria Aquilué, Chris Brimacombe, Pierre Drapeau, William S. Keeton, Daniel Kneeshaw, Christian Messier, Marie‐Josée Fortin

Notice bibliographique

RevueAdvances in global change research · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of TorontoUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationEcologyRelevance (law)Forest managementForest ecologyEcological networkResilience (materials science)Environmental resource managementEcosystem managementComputer scienceGeographyData scienceEcosystemEnvironmental scienceArtificial intelligenceBiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Applications of network science to forest ecology and management are rapidly being adopted as important conceptualization and quantitative tools. This chapter highlights the potential of network analysis to help forest managers develop strategies that foster forest resilience in our changing environment. We describe how networks have been used to represent different types of associations within forest ecosystems by providing examples of species interaction networks, spatial and spatiotemporal networks, and social and social-ecological networks. We then review basic measures used to describe their topology and explain their relevance to different management situations. We conclude by presenting the challenges and potential opportunities for an effective integration of network analysis with forest ecology and 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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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