Mahdollisuudet erirakenteiseen metsänkasvatukseen Metsä-Kiikkisen tilalla
Notice bibliographique
Résumé
Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli selvittää erirakenteisen metsänkasvatuksen soveltuvuutta Tampereen kaupungin omistamalla Metsä-Kiikkisen tilalla. Metsä-Kiikkinen sijaitsee noin 20 kilometrin päässä Tampereen keskustasta, Hirviniemessä Näsijärven rannalla. Työn tilaajana oli Tampereen kaupunki. \n \nMetsä-Kiikkisen tila soveltuu hyvin erirakenteiseen metsänkasvatukseen. Suurin osa sen kasvupaikkatyypeistä on erirakenteisen metsän uudistumisen kannalta soveltuvia, ja suurin osa puustosta on kuusta. Suomen oloissa kuusi on paras vaihtoehto erirakenteiseen kasvatukseen sen varjostuksen siedon takia. \n \nMetsä-Kiikkisen tilalla on hyvät lähtökohdat erirakenteiseen kasvatukseen. Osa sen kuvioista on valmiiksi erirakenteisia ja suuri osa helposti muutettavissa erirakenteisiksi. Vain pieni osa Metsä-Kiikkisen kuvioista ei sovi nykyiseltä puustoltaan tai kasvupaikkatyypiltään erirakenteiseen kasvatukseen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,175 | 0,056 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».