MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7047289199

FPA 2017. State of the forests Tasmania 2017

2017· article· en· W7047289199 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonwealthSustainabilityState (computer science)Sustainable forest managementState forestForest managementWhite paperSection (typography)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Forest Practices Authority is required to report every five years on the state of Tasmania’s forests pursuant to section 4Z of the Forest Practices Act 1985. Previous such reports have been prepared and released in 2002, 2007 and 2012. The reporting period for this report is nominally 1 July 2011 to 30 June 2016. The Tasmanian Regional Forest Agreement (RFA) between the State of Tasmania and the Commonwealth of Australia was signed on 8 November 1997. Clause 91 of the RFA required the Parties to develop agreed sustainability indicators. A key requirement was that the indicators should have regard to the Montreal Process Criteria and Indicators2 as amended from time to time. A set of indicators was developed and released in June 2000. It was also agreed that the Governments would prepare a joint report against the indicators on a five yearly basis timed to inform each five year review of the RFA as required by clause 45 of the RFA. The State of the forests Tasmania 2017 has as its framework 42 Sustainability Indicators, and therefore also serves to meet the requirements for reporting under the Montreal Process for the five yearly reviews of the Tasmanian RFA. Major changes have occurred in Tasmania’s forests and forest industry since the previous reporting period (2006-11), and these have impacted on the structure of the data presented in this report. A summary of the legislative, tenure and forest management changes which have occurred is given in the Introduction.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0900,041

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetSuperconducting and THz Device TechnologyTravaux en français237 207