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Enregistrement W44423535

Trees and Ice Storms: The Development of Ice Storm–Resistant Urban Tree Populations

2006· article· en· W44423535 sur OpenAlexaboutno aff
Richard J. Hauer, Jeffrey O. Dawson, Les P. Werner

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormGeographyMeteorologyEnvironmental scienceClimatologyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe ice storms occur every year in the United States and Canada, particularly in the Midwestern and eastern regions of the United States. Along with fires and wind, ice storms are a frequent and major natural disturbance factor in eastern deciduous forests. Likewise ice storms are responsible for deaths and injuries of people and cause dramatic damage and tree loss to urban forests. Ice storms annually result in millions of dollars in loss, and potentially billions of dollars in losses for extreme and widespread ice storms. Damage to electric distribution systems, blocked roadways, and property damage from fallen trees and limbs pose safety concerns and disrupt normal community functions. Tree species vary in their resistance to ice accumulation. Certain characteristics, such as weak branch junctures indicated by included bark, dead and decaying branches, a broad crown, and fine branching, increase a tree’s susceptibility to ice storm damage. Planting a diverse urban forest that includes trees resistant to ice storms and performing regular tree maintenance to avoid or remove structural weaknesses will reduce damage caused by severe ice storms. Management plans for urban trees should incorporate information on the ice storm susceptibility of trees in order to: limit potential ice damage; to reduce hazards resulting from ice damage; and to restore urban tree populations following ice storms. Susceptibility ratings of species commonly planted in urban areas are presented in this publication for use in developing and maintaining healthy urban tree populations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,168 · 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'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

Citations29
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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