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Enregistrement W4388651860 · doi:10.55419/wsl:35232

Strategien zur Klimaanpassung im Wald - von der Schadensbewältigung zur Vorsorge

2023· article· de· W4388651860 sur OpenAlexaff
Tobias Schulz, Dominik Braunschweiger, Tamaki Ohmura, Janine Schweier, Roland Olschewski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languede
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGynecologyHumanitiesArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ein europäischer Ländervergleich zeigt, dass statt der traditionellen Schadensbewältigung neue, proaktive Ansätze für einen resilienten und resistenten Wald nötig sind. Die Förderprogramme zur Bewältigung von Extremereignissen in den beiden Schweizer Kantonen Bern und Aargau entwickeln sich ebenfalls in diese Richtung. Die Akzeptanz verschiedener Ansätze der Klimawandelanpassung im Wald wurde mit einer Befragung untersucht. Viele Waldbesitzer und -bewirtschafter gehen reaktiv vor und setzen auf einheimische Baumarten. Ein stärker proaktives Vorgehen auf gefährdeten Waldflächen, auch unter Berücksichtigung von Gastbaumarten, ist dennoch für einen erheblichen Teil der Befragten denkbar. Dabei spielt die Höhe der finanziellen Förderung für die meisten die entscheidende Rolle.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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