Wpływ zmian klimatu na środowisko leśne / Impacts of climate change on forest environment
Notice bibliographique
Résumé
W dniach 15–17 marca 2022 r. w Instytucie Badawczym Leśnictwa odbyła się XII Sesja Zimowej Szkoły Leśnej, której tematem był „Wpływ zmian klimatu na środowisko leśne”. Spośród licznych propozycji, o wyborze powyższego tematu przesądziło obserwowane od wielu lat systematyczne pogorszanie się stanu zdrowotnego drzewostanów na skutek synergicznego oddziaływania wielu czynników abiotycznych i biotycznych w warunkach zmian klimatu.<br> Współorganizatorem Sesji była Dyrekcja Generalna Lasów Państwowych. Merytoryczne aspekty XII Sesji zostały przygotowane i opracowane przez Radę Programową Zimowej Szkoły Leśnej w składzie: dr hab. Krzysztof Stereńczak, prof. IBL (przewodniczący), prof. dr hab. Bogdan Brzeziecki, mgr inż. Michał Graczyk, prof. dr hab. Andrzej Grzywacz, prof. dr hab. Andrzej Jagodziński, prof. dr hab. Janusz Olejnik, mgr inż. Jan Tabor, mgr inż. Krzysztof Rostek, prof. dr hab. Iwona Skrzecz, dr inż. Klaudia Ziemblińska. Rada Programowa określiła nie tylko zakres problematyki XII Sesji, ale także propozycje tematyczne referatów zamawianych oraz ich autorów.<br> W trakcie trzech dni obrad prelegenci przedstawili 33 referaty. Referaty wygłosili również zaproszeni goście zagraniczni reprezentujący: Uniwersytet w Helsinkach, Czeski Uniwersytet Przyrodniczy w Pradze, Instytut Badań nad Zmianami Globalnymi<br> (Czechy), Uniwersytet Wspólnoty Wirginii, Łotewski Państwowy Instytut Badawczy Leśnictwa oraz Integrated Carbon Observation System.<br> W XII Sesji, która odbyła się w wersji online, wzięło udział niemal 200 osób reprezentujących m.in.: Ministerstwo Klimatu i Środowiska, jednostki organizacyjne Lasów Państwowych, ośrodki uniwersyteckie i instytuty badawcze. Liczne grono stanowili również przedstawiciele ośrodków naukowych oraz polskich uczelni leśnych.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».