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Enregistrement W4414751030 · doi:10.1186/s13595-025-01302-w

Historical insecticide applications for the treatment of forest insect pests from 1968 to 2017, in Nova Scotia and Newfoundland and Labrador, Canada

2025· article· en· W4414751030 sur OpenAlexafffundabout
Shane Heartz, Keerthikrutha Seetharaman, Dan Lavigne, Jeffrey Ogden, Jeffrey A. Motty, Joseph B. Burant, Christopher B. Edge

Notice bibliographique

RevueAnnals of Forest Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensMara Renewables (Canada)University of ReginaNatural Resources CanadaGovernment of Newfoundland and LabradorCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest Service
Mots-clésNova scotiaMetadataIntegrated pest managementForest managementGeospatial analysisDisturbance (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Key message The geospatial dataset describes large-scale applications of insecticides to forests from 1968 to 2017 in the provinces of Newfoundland and Labrador (NL) and Nova Scotia (NS), Canada. The data was assembled to provide a historical record of forested land management practices to control insect populations (Heartz et al. 2024). These data are useful for research into the efficacy and long-term environmental impacts, which will inform future pest management decision-making. Dataset access is at https://doi.org/10.23687/463c5141-39ad-4734-85a5-755049f93e60 . Associated metadata are available at https://metadata-afs.nancy.inra.fr/geonetwork/srv/fre/catalog.search#/metadata/b8530e3c-e816-4632-a89c-7cc5e88e721f .

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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