Suomen, Ruotsin ja Kanadan valtakunnan metsien inventointimenetelmät
Bibliographic record
Abstract
Valtakunnan metsien inventointi kuuluu lähes jokaiseen maahan, missä harjoitetaan jonkinlaista metsätaloutta. Suomi, Ruotsi ja Kanada ovat kaikki maailman johtavia metsätalousmaita. Suurin osa maailman havumetsistä sijaitsee kyseisten maiden alueilla. Suomen, Ruotsin ja Kanadan onkin tärkeää pitää metsistään huolta ja tarkkailla mitä metsissä tapahtuu. \n \nSuomen valtakunnan metsien inventointi alkoi jo 1920-luvun alussa. Siitä lähtien inventointeja on tehty 5-15 vuoden välein ja tällä hetkellä on menossa jo 11. inventointi(VMI11). Suomessa käytettävä inventointimenetelmä perustuu systemaattiseen ryväsotantaan. \n \nRuotsin valtakunnan metsien inventointi alkoi kaksi vuotta Suomen jälkeen. Ruotsissa on tällä hetkellä menossa kahdeksas inventointi. Myös Ruotsi käyttää systemaattista ryväsotantaa inventointimenetelmänä. \n \nKanada aloitti kansallisen valtakunnan metsien inventoinnin 1980-luvun alussa. Kanadan inventointi perustuu pitkälti kaukokartoitukseen ja ilmakuviin. Suurin osa Kanadan valtakunnan metsien inventointi tiedoista saadaan ilmakuvista. \n \nOpinnäytetyössäni perehdyn tarkemmin näiden maiden valtakunnan metsien inventointi menetelmiin ja niiden eroihin.
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 | 0.008 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.148 | 0.063 |
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".