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Enregistrement W6989267024

Användning av barrträd i urban miljö : möjligheter och begränsningar

2014· other· sv· W6989267024 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEpsilon Archive for Student Projects (University of Southampton) · 2014
Typeother
Languesv
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGender relationsQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lövträd har traditionsenligt valts ut för att berika stadens grönska och barrträden har ännu inte fått samma förtroende i stadsmiljöns gator och torg. Vi var nyfikna på att undersöka om 70-talets överanvändning av barrträd och dess negativa klang dröjer sig kvar och påverkar dagens val av stadsträd. Eller kan det vara barrträdens bristande egenskaper att hantera stress som begränsar dess framfart i urbana sammanhang? \nAtt utöka dendrofloran med en varierad sammansättning av barrträd ger ett flertal fördelar som grönska året runt och ett stabilare ekosystem. Undersökningen är avgränsad till sydvästra Skåne och behandlar arterna utifrån de geografiskt rådande förhållandena. För att undersökningen skall verklighetsförankras har urvalet av barrträd som ingår i studien främst baserats på förslag från aktivt arbetande inom det aktuella området och särskilt kunniga inom dendrologi. Den urbana miljön innebär att ett träd måste kunna hantera ett antal stressfaktorer. Undersökningen har främst fokuserat på en arts tålighet för torka, kalk, salt och luftföroreningar samt särskilda känsligheter som krav på markfukt, vindskydd och känslighet mot ett högt pH. \nFlera barrträd är lämpliga för en urban miljö. Ofta är det placeringen som avgör. De tåliga släktena tall och en är lämpliga i stadens gaturum med begränsat utrymme både under och ovan mark. De känsligare barrträden som gran, ädelgran och kinesisk sequoia har även de sin plats i staden men då i en generösare växtbädd och med goda markförhållanden.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,008

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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