Bibliographic record
Abstract
The work presented in this thesis is the result of studies carried out in the interior seed orchards of the British Columbia Forest Service during 1985 -1999 hi* 1 !t -?.Cf'Py STELLINGEN 1.In bosbouw gericht op houtproductie leidt het gebruik van natuurlijke verjonging tot negatieve selectie.2. Selectie voor groeikracht en concurrerend vermogen in populaties van Picea glauca, Picea engelmannii, en hun hybriden in het Zuidelijke binnenland van British Columbia leidt tot vermeerdering van het aandeel van Picea glauca.3. Selectie en veredeling voor het verkrijgen van sneller groeiende bomen op de betere groeiplaatsen zal op de lange termijn nadelig blijken.4. In British Columbia gaat boomveredeling evenzeer over mensen als over bomen. 5. Houtoogst per boom (in plaats van kaalkap) zal een toename van erosie veroorzaken.6. Zaadproductie van klonen van geselecteerde bomen wordt voornamelijk bepaald door de locatie van de zaadtuin.7. Paulus, in zijn brief aan de Romeinen, zei dat hij een wilde olijf heeft geent op een geteelde.Dit bewijst niet dat hij niets van plantkunde afwist.8. Enters, die veel praten, produceren minder overlevende enten.9. Een overtuiging, die berust op geloof, is moeilijker te veranderen dan een die berust op redenering.10. Het beschermen van kinderen door hun ouders zeggenschap over hen te ontnemen is niet meer dan een lapmiddel.Stellingen behorende bij het proefschrift "Delivery of genetic gain in the interior of British Columbia" door Maarten Albricht.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".