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Enregistrement W6950310307 · doi:10.5281/zenodo.8081249

Wpływ zmian klimatu na środowisko leśne / Impacts of climate change on forest environment

2023· book· pl· W6950310307 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typebook
Languepl
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeClimate protectionGreenhouse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

W dniach 15–17 marca 2022 r. w Instytucie Badawczym Leśnictwa odbyła się XII Sesja Zimowej Szkoły Leśnej, której tematem był „Wpływ zmian klimatu na środowisko leśne”. Spośród licznych propozycji, o wyborze powyższego tematu przesądziło obserwowane od wielu lat systematyczne pogorszanie się stanu zdrowotnego drzewostanów na skutek synergicznego oddziaływania wielu czynników abiotycznych i biotycznych w warunkach zmian klimatu. Współorganizatorem Sesji była Dyrekcja Generalna Lasów Państwowych. Merytoryczne aspekty XII Sesji zostały przygotowane i opracowane przez Radę Programową Zimowej Szkoły Leśnej w składzie: dr hab. Krzysztof Stereńczak, prof. IBL (przewodniczący), prof. dr hab. Bogdan Brzeziecki, mgr inż. Michał Graczyk, prof. dr hab. Andrzej Grzywacz, prof. dr hab. Andrzej Jagodziński, prof. dr hab. Janusz Olejnik, mgr inż. Jan Tabor, mgr inż. Krzysztof Rostek, prof. dr hab. Iwona Skrzecz, dr inż. Klaudia Ziemblińska. Rada Programowa określiła nie tylko zakres problematyki XII Sesji, ale także propozycje tematyczne referatów zamawianych oraz ich autorów. W trakcie trzech dni obrad prelegenci przedstawili 33 referaty. Referaty wygłosili również zaproszeni goście zagraniczni reprezentujący: Uniwersytet w Helsinkach, Czeski Uniwersytet Przyrodniczy w Pradze, Instytut Badań nad Zmianami Globalnymi (Czechy), Uniwersytet Wspólnoty Wirginii, Łotewski Państwowy Instytut Badawczy Leśnictwa oraz Integrated Carbon Observation System. W XII Sesji, która odbyła się w wersji online, wzięło udział niemal 200 osób reprezentujących m.in.: Ministerstwo Klimatu i Środowiska, jednostki organizacyjne Lasów Państwowych, ośrodki uniwersyteckie i instytuty badawcze. Liczne grono stanowili również przedstawiciele ośrodków naukowych oraz polskich uczelni leśnych.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,005

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations0
Publié2023
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