Arrow IFPA Series: Note 1 of 8: A framework for sustainable forest management
Notice bibliographique
Résumé
This extension note is the first in a series of eight that describes a set of tools and processes developed to support sustainable forest management planning and its pilot application in the Arrow Timber Supply Area (TSA). Conducted under the Arrow Innovative Forestry Practices Agreement (IFPA) Sustainability Project, and initiated by an interdisciplinary team of academics and practitioners, the “Sustainable Forest Management Framework” offers a comprehensive approach to forest management planning that is also applicable in other parts of British Columbia. Throughout the planning to monitoring process, it uses criteria and indicators as a means of developing and implementing forest management strategies with clear goals and objectives. In this way, forest practitioners can achieve measurable and effective results for identified forest resource values. The framework also incorporates a hierarchical planning process to address these goals and objectives at various spatial and temporal scales, and is supported by a suite of decision-support tools and procedures, including scenario planning, integrated modelling, public multicriteria analysis, and trade-off analysis. Within this framework, public participation is integrated throughout the planning process.During the life of the IFPA, aspects of this framework were tested in the Arrow TSA and it has been used operationally as part of Canfor?s certification effort. Although this approach has received strong support from academic and management circles and promises to provide an objective approach to sustainable forest management, some features have not yet been implemented. The proposed framework is a work-inprogress that evolves as more components of the framework are tested and outcomes evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».