Notice bibliographique
Résumé
List of contributors Preface to Volume 1 Preface to Volume 2 Acknowledgements 1. History and Impact of Forest ManagementPart 1: Sustaining Forest Influences2. Forest Reserves, Parks and Wilderness: An Australian Perspective3. Forests as Protection from Natural Hazards4. Interventions to enhance the conservation of biodiversityPart 2: Sustainable Wood Production5. assessing Potential Sustainable Wood Yield6. Silvicultural Treatments to Enhance Productivity7. Sustainable Management of Soil and Site8. Management of Pest Threats9. Management of the Disease BurdenPart 3. Sustaining Social Values and Benefits10. Working with Forest Stakeholders11. The New Forest Policy and Joint Forest Management in India12. Trees in the Urban EnvironmentPart 4: Case Studies of Sustainable Management13. The Structure, Functioning and Management of Old Growth Cedar/Hemlock/Fir Forests on Vancouver Island, British Columbia14. The Beech Forests of Haute-Normandie, France15. Restructuring of Plantation Forest, Kielder, UK16. Sustainable Management of the Mountain Ash Forests in the Central Highlands, Victoria, Australia17. Sustainable Management of Malaysian Rain Forest18. Sustainable Plantation Forestry: A Case Study of Wood Production and Environmental Management Strategies in the Usutu Forest, Swaziland Synthesis and Conclusions Index
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».