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Enregistrement W7097346668

Strategic Importance and Management Implications

2016· article· en· W7097346668 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcoforestryForest managementSustainable managementQuality (philosophy)Resource (disambiguation)SustainabilityIdentification (biology)Sustainable forest management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Correct identification of insects and diseases, whether in the forest or the nursery, is essential to sustainable man-agement of forests. During the 15 years from 1980 through 1994, insects and diseases damaged an estimat-ed 6.72 million ha of forest land in Canada. Over the same period, an estimated 20 million ha have regenerated naturally and some 5.59 million hectares have been planted. Forest insects and diseases can reduce growth, degrade lumber, and cause mortality, thereby disrupting or invalidating harvesting and other management plans. They also have a negative impact on non-commercial val-ues and uses of public and private forests. In nurseries, insects and diseases not only affect the quantity and quality of forest nursery seedlings, but can disrupt refor-estation plans and reduce survival of outplanted stock. Insects and diseases are an integral part of forest eco-logical processes and most contribute to recycling forests without adverse effects. From a management perspective, problems occur when conditions result in insect and dis-ease outbreaks. Therefore, understanding the relationship of forest insects and diseases to their hosts is fundamental to sustainable management plans and provides the founda-tion for Integrated Resource Management strategies. These strategies must be consistent with continuing social and economic demands for effective methods of managing insect and disease problems with minimal reliance on chemical methods. The ability of forest managers to recognize and inventory common tree diseases and insects is often inadequate, and this means they are unable to use predictive models and cost-benefit analysis of management treatments. To answer this need, the Canadian Forest Service has devel-oped a knowledge base and diagnostic framework of common tree diseases and insects, using expert systems to link diseases with host species and distinctive signs or symptoms. Information on the Web is accessible to most common personal computers and can be easily updated to broaden its scientific and practical applica-tions. The Web Diagnostic Tools are available in both French and English. Use of electronic diagnostic tools is increasing and will facilitate the development of

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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