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Enregistrement W6990610818

DYNAMICS OF CHANGES IN THE FOREST FUND OF NATURAL RESERVE «DREVLYANSKY»

2020· article· en· W6990610818 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University Series pedagogy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHectareStock (firearms)WoodlandNature reserveLand areaVegetation (pathology)Forest reserve
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of the dynamics of changes in the areas of land categories and the average tax indicatorsof the Drevlyansky Nature Reserve is carried out. It is established that the area of the forest fund of theReserve has not changed. There was an increase in the area of forest land covered by 106.9 hectares andin 2018 is 15021.1 hectares. The area of lands not covered with forest vegetation decreased by 107.5 ha, ofwhich the area of non-closed forest crops decreased by 104.5 ha. With a decrease in the area of forest landsby 0.6 ha, the area of non-forest lands (swamps) increased accordingly. There were also minor changesamong the taxonomic indicators of the stand. The average age of the stand increased by 5.5 years (from1.5 years the age of hanging birch increased to 6.5 years of aspen). The average credit rating decreased by0.16 (from 2.45 to 2.61). The largest decrease occurred by 0.8 in pine banks (from 1.8 to 2.6). The highestquality in Canadian poplar. There was also an increase in average fullness: from 0.78 in 2008 (mediumstand) to 0.81 in 2018 (high stand) the largest increase in fullness occurred in hanging birch — by 0.05(from 0.73 to 0.78 ). There are also stands with a density of 1.0, the area of which decreased in 2018 compared to 2008 by 107 hectares (from 356.8 hectares to 346.1 hectares). The total stock of the stand increasedby 12.5% and amounts to 4321.83 thousand m3. The increase in area occurred from 9.1% (3.06 thousandm3) in common oak to 37.7% (28.98 thousand m3) in hanging birch. The increase in the average stock per1 ha of forest vegetation is from 1.11 m3 / ha in aspens to 32.52 m3 / ha in hanging birch. This analysisof changes in land categories and average tax indicators is necessary to develop an effective action planfor forest conservation, increase the forest cover of the Reserve and provide future status of old growthforest.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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