Notice bibliographique
Résumé
Biogeoclimatic Ecosystem Classifi cation (BEC) and Biogeoclimatic (BGC) mapping form the cornerstone to sound ecologically-based resource management in British Columbia. It is used a large number of public, industrial, private and NGO resource practitioners to manage the landbase. The most comprehensive BEC classifi cation for the former Nelson Forest Region (NFR) was completed in 1992. This was followed by publication of a fi eld guide characterizing the site series for 18 subzones and variants of the NFR. A preliminary assessment indicates there are major defi ciencies in the BEC classifi cation which have signifi cant consequences for those using the system as a basis for planning and implementing resource management activities. These defi ciencies include failure to recognize and describe all non-forested ecosystems and many very dry and very wet forested ecosystems. In summary, 57 % of the subzones lack a site series classifi cation and 33 % of the described site series are based on an inadequate number of replicate samples. The long-term goal of this project is to revise the BEC classifi cation and produce a new fi eld guide for the NFR. For the 2003/04 fi scal year, our short-term objectives are to locate and acquire additional BEC sample data for the NFR, complete a comprehensive sampling gap analysis for potential BEC types in the NFR, classifi cation system, integrate plot data for BGC subzones shared by the Kamloops and Nelson Forest Regions and produce a revised BEC classifi cation and fi eld guide materials for some of these shared
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,517 | 0,292 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».