MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7030348361

Metsäarvioinnin kehitys : Metsävaratiedon satavuotinen historia

2021· other· fi· W7030348361 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2021
Typeother
Languagefi
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsState (computer science)Power (physics)Quarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tämä vuosi on suomalaisen metsäninventoinnin juhlavuosi. Ensimmäinen valtakunnallinen metsien inventointikierros aloitettiin vuonna 1921 eli tasan sata vuotta sitten. \n \nOpinnäytetyö on referoiva kirjallisuuskatsaus, jossa tarkastellaan, miten metsävaratiedon hankkiminen ja analysointi ovat kehittyneet Suomessa sadan vuoden aikana ja miten kehitys jatkossa monipuolistaa ja uudistaa mittausta analysointia sekä tarkentaa metsävaratietoa. \n \nVuosikymmenien aikana mikään uusi innovaatio ei ole kyennyt kokonaan korvaamaan vanhoja menetelmiä. Uudet aineistot ja uudet analysointimenetelmät antavat edelleen tarkemman lopputuloksen, kun arvioinnissa käytetään monipuolisesti mukana myös vanhempia kartoitus- ja analysointimenetelmiä. Luonnollisesti kaikkein uusimpiin innovaatioihin ei pääse liikesalaisuuksien vuoksi tutustumaan, mutta tuoreimmat väitöskirjat ja julkaisut viitoittavat selkeän suunnan, mihin Suomen metsieninventointikierrokset ovat matkalla. \n \nKaukokartoitusdatan hankkiminen, kartoitusdatan tarkentuminen ja analysoinnin monipuolistuminen avaavat tulevaisuudessa uusia mahdollisuuksia metsävarojen inventoinneille. Hyperspektri-innovaatiot sekä fotonilaskentaan perustuvat keilaimet mullistavat metsävaratiedon mittausta jatkossa yhtä paljon kuin ilma- ja satelliittikuvien kuvien saanti 1940- ja 1960-luvuilla tai lentolaserkeilaukseen siirtyminen 2000-luvulle tultaessa. Metsistä jatkossa saatavat toisen keilauskierroksen 3D-aineistot tuovat lisäksi mahdollisuuksia tarkastella esimerkiksi puuston kasvua tai metsätuhojen vaikutuksia laajoilla alueilla entistä tarkemmin. Metsävaratieto muuttuu jatkossa 4D-maailmaan (x,y,z,t) ajan tuodessa paikkatietoon neljännen ulottuvuuden. Myös metsien käyttötarpeet monipuolistuvat jatkossa ja erilaiset monimuotoisuuden ja -käytön arvioinnit tarvitsevat entistä monipuolisempaa mittausaineistoa. \n \nMetsänarviointi on murroksen edessä. Lopulta kaiken ratkaiseva raha asettaa muutokselle tiukat raamit. Jalostetulle tiedolle on oltava tarve ja tuloksille löydyttävä maksaja.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score0.072

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0070.009
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.002

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.241 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueTheseus (Ammattikorkeakoulujen)→French-language works237,207→