Ascophyllum nodosum Le Jolis Harvesting Impacts and Management Options Using GPS Tracking of Mechanical Harvesters in Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Area based management of Ascophyllum nodosum Le Joli in the Canadian Maritimes has advanced over the past 60 years from open buying stations in Bays to quota-based area management under coastal leases. In 1989 the resource was divided into geographical sectors containing .9 to 17.6 ha containing 92 t to 2105 t of harvestable biomass. Sectors are the units of management plans under guidelines of the provincial government. GPS tracking mechanical harvesting to Nova Scotia began in 2017 using a new mechanical harvester in a pilot harvest. GPS tracking allowed the calculation of yield with the time, distance, and cutting swath. Harvests were conducted within target bed polygons of 200 m− 2 to 1280 m− 2. Production per hour averaged 1135 ± 169 kg h− 1 yielding 5.96 ± 1.01 kg m− 2 of swept track. The average exploitation rate within targeted polygons was 33.1 ± 14.5%. This level of geographic resolution of the harvest permits significant improvements in management practices, control of management plans, pre and post assessments of the resource. It is a method of addressing landscape scale questions relating to harvesting impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».