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Enregistrement W7100685122

The Price of Compromise: Why We Should Wind Down Our Forest

2014· article· en· W7100685122 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaigaInvestment (military)Dominance (genetics)Natural forestNatural regeneration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’industrie forestière canadienne fait face à deux problèmes majeurs. Biologiquement, la liquidation de la forêt boréale naturelle et son remplacement par un nombre limité d’autres essences de même âge poussant dans la même région risquent de réduire la biodiversité et de changer les systèmes climatiques et d’écoule-ment des eaux. Économiquement, le lent taux de croissance de la forêt boréale implique que l’investisse-ment dans le reboisement n’est pas très intéressant. Mais sans reboisement, nous allons manquer de bois dans quelques décennies. Des points de vue biologique et économique nous devrons donc apporter des changements majeurs à notre industrie forestière pour conserver une portion suffisante de la forêt naturelle de façon à s’assurer d’avoir les ressources nécessaires à la régénération à long terme de nos forêts si nos efforts de reboisement échouent. Ceci va comporter un changement vers un approvisionnement en bois de haute qualité et vers des utilisations de la forêt qui permettent de la conserver. Canada’s forest industry faces two major problems. Biologically, the liquidation of the natural boreal forest and its replacement by even-aged stands of a limited number of species poses major risks of reducing biodiversity, and changing climatic and water-flow patterns. Economically, the slow rate of growth of the boreal forest means that any investment in replanting makes little sense, but without replanting we will run out of wood in the next few decades. On both biological and economic grounds, then, we need to make

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,028
Communication savante0,0180,020
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0120,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,007

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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
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
Publié2014
Routes d'admission1
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