National Forestry Database - Base de données nationales des forêts - Canada
Bibliographic record
Abstract
le français suit National Forestry Database Overview: The principal role of the National Forestry Database (NFD, http://nfdp.ccfm.org/en/index.php) is to collect and compile national forest data and forest management statistics. The NFD serves as Canada’s credible, accurate, and reliable source of national information on forest management and its impact on the forest resource. Mandated through the Canadian Council of Forest Ministers (CCFM), a partnership composed of fourteen federal, provincial and territorial ministers, the Canadian Forest Service (CFS) at Natural Resources Canada developed and maintains the NFD database and has responsibility for disseminating national forestry statistics. With the guiding support of CCFM members, the CFS collects data from provincial or territorial resource management organisations. Federal land data are provided by the responsible federal departments and compiled by the CFS. Provincial, territorial and federal government partners have a long history of collaboration with sharing data to help demonstrate Canada’s commitment to sustainable forest management. NFD collaborators from 10 provinces, 2 territories and the federal government (Natural Resources Canada's Canadian Forest Service) continue to work toward common objectives: -find a common standard for data collection, compilation, analysis, reporting and dissemination of information and knowledge; -identify priorities for improved data collection, compilation, analysis and reporting; -promote standardization of measurement and terminology, to improve the quality and utility of forestry data; -promote liaison and dialogue with organizations engaged in the collection of forestry data for the purpose of improving the accuracy and efficiency of reporting forestry statistics; and -make information publicly available that provides a comprehensive and objective view of the issues and options faced by the forest sector. Questions specific to local provincial/territorial data and data collection/reporting procedures can be directed to the provincial and territorial governments. Please refer to the National Forestry Database Website for specific contacts (http://nfdp.ccfm.org/en/collaborators.php). The NFD respects Canada’s official languages and is committed to ensuring that all information is available in both English and French. When there is no obligation to provide information in both official languages, content may be available in one official language only, such as in the case of technical documents. ------------------------------------------------------------------------ Aperçu de la base de données nationale sur les forêts: Le rôle principal de la Base de données nationale sur les forêts (BDNF, http://nfdp.ccfm.org/fr/index.php) est de recueillir et de compiler les données forestières nationales et les statistiques de gestion forestière. La BDNF sert de source de données et d’information nationales crédibles, précises, et fiables sur la gestion de la forêt et son impact sur la ressource forestière du Canada. Mandaté par le Conseil canadien des ministres des forêts (CCMF), un partenariat composé de quatorze ministres fédéraux, provinciaux et territoriaux, le Service canadien des forêts (SCF) de Ressources naturelles Canada a élaboré et maintient la base de données et a la responsabilité de diffuser les statistiques forestières nationales. Avec le support des membres du CCMF, le SCF recueille des données auprès des organismes provinciaux ou territoriaux sur leur gestion de ressources forestières. Les données fédérales sont fournies par les ministères fédéraux responsables et sont compilées par le SCF. Nos partenaires des gouvernements provinciaux, territoriaux et fédéral ont une longue histoire de collaboration avec le partage de données pour aider à démonter l’engagement du Canada envers la gestion durable des forêts. Les collaborateurs du BDNF, dix provinces, deux territoires et le gouvernement fédéral (Le Service canadien des forets des Ressources naturelles Canada), continuent de travailler vers des objectifs communs : -trouver une norme commune pour la collecte, la compilation, l'analyse, la communication et la diffusion des informations et des connaissances; -identifier les priorités pour améliorer la collecte, la compilation, l'analyse et la communication des données; - promouvoir la normalisation des mesures et de la terminologie, afin d'améliorer la qualité et l'utilité des données forestières; -promouvoir la liaison et le dialogue avec les organisations engagées dans la collecte de données forestières dans le but d'améliorer l'exactitude et l'efficacité de la communication des statistiques forestières; et -mettre à la disposition du public des informations qui offrent une vue complète et objective des problèmes et des options auxquels le secteur forestier est confronté. Les questions spécifiques aux données locales provinciales / territoriales et aux procédures de collecte / déclaration de données peuvent être adressées aux gouvernements provinciaux et territoriaux. Veuillez consulter le site Web de la base de données nationale sur les forêts pour des contacts spécifiques (http://nfdp.ccfm.org/fr/collaborators.php). La BDNF respecte les langues officielles canadiennes et s'engage à faire en sorte que tous les renseignements soient disponibles en anglais et en français. Lorsqu'il n'y a aucune obligation de fournir des informations dans les deux langues officielles, le contenu peut être disponible dans une seule langue officielle, comme dans le cas des documents techniques.
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 | 0.007 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.021 | 0.039 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.086 | 0.068 |
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".