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Enregistrement W7052925469

Stepping lightly: a rural site approach for habitat restoration

2022· dissertation· en· W7052925469 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Accelerators and Free-Electron Lasers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatDeforestation (computer science)LoggingWildlife corridorAgricultureRestoration ecologyDeciduousNatural (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of the global decline of biodiversity, this thesis seeks to
\naddress local issues threatening species which could lead to greater
\npositive global impact. The local issues experienced within the Lake
\nErie-Lake Ontario Ecoregion, located in Southwestern Ontario, reveal
\nhabitat loss as the key threat to biodiversity. The majority of habitat was
\nlost as a result of deforestation caused by the logging industry and the
\nclearing of the landscape for agricultural use. Forests were once allencompassing entities covering Southwestern Ontario, today they sit at
\nthe margins of agricultural space. To address habitat loss, this thesis
\nargues a design approach to connect the existing fragmented habitat
\nis required. These connections are established through ecocorridors,
\nnatural spaces which link existing habitats. A specific site in the rural
\nland to the west of London, Ontario is selected to develop a strategy for
\nreforesting. A site approach developed from the natural forest succession
\nof deciduous forests is established to guide the growth of corridors
\nand architectural interventions. A forest center as well as a number of
\nsmall-scale interventions seek to support the programmatic needs of
\nreforesting while also integrating themselves into the forest, acting as
\nsupports for the wildlife. This thesis seeks to develop a site strategy
\nsupported by an architectural intervention which connects fragmented
\nhabitat and di

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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