National Restoration Analysis Results
Notice bibliographique
Résumé
The file "NationalRestorationAnalysisHexbins" represents the output data file from WWF-Canada's assessment of the relative priority of restoring converted landscapes based on potential to store carbon over the long term, as well as enhance biodiversity through habitat provisioning. The results are represented at the 100km^2 hexbins with the following fields. T_Carbon_P = Estimated net potential of converted lands in the hexbin to store carbon following complete restoration B_Carbon_P = Estimated net potential of converted lands in the hexbin to store carbon in biomass following complete restoration S_Carbon_P = Estimated net potential of converted lands in the hexbin to store carbon in soil following complete restoration E_STARr_P = Cumulative STARr metric calculated for all endangered taxa in the hexbin* T_STARr_P = Cumulative STARr metric calcualted for all taxa in the hexbin* LC_Wetland = Estimated area of converted lands in the hexbin which would natural support wetland habitat in km^2 LC_Forest = Estimated area of converted lands in the hexbin which would natural support forest habitat in km^2 LC_Grassla = Estimated area of converted lands in the hexbin which would natural support grassland habitat in km^2 LC_Shrubla = Estimated area of converted lands in the hexbin which would natural support shrubland habitat in km^2 LC_Lichen = Estimated area of converted lands in the hexbin which would natural support exposed lichen habitat in km^2 LC_Barren = Estimated area of converted lands in the hexbin which would natural support exposed barren habitat in km^2 Hexbin_are = Total area of hexbin in km^2 Human_area = Total area of hexbin represented by converted lands in km^2 Human_Prop = Portion of hexbin area represented by converted lands ROOT_5Mha = Output selection frequency of ROOT optimizer for an area-based restoration target of 5 million ha (50,000 km^2) , higher numbers indicating greater agreement ROOT_10Mha = Output selection frequency of ROOT optimizer for an area-based restoration target of 10 million ha (100,000 km^2) , higher numbers indicating greater agreement ROOT_15Mha = Output selection frequency of ROOT optimizer for an area-based restoration target of 15 million ha (150,000 km^2) , higher numbers indicating greater agreement *for description of STARr metric see: Mair, L., Bennun, L.A., Brooks, T.M. et al. A metric for spatially explicit contributions to science-based species targets. Nat Ecol Evol 5, 836–844 (2021). https://doi.org/10.1038/s41559-021-01432-0
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 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,244 | 0,110 |
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 ».