MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1571470915 · doi:10.5539/ass.v11n20p134

Risks and Threats for Economic Security in Forest-Based Sector, Generated by Possible Climate Changes

2015· article· en· W1571470915 sur OpenAlexvenueno aff
Artem Konstantinov, Т. С. Королева, Oleg Vasilyev, Elizaveta A. Shunkina

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeBusinessProductivityNatural resource economicsInterdependenceEconomic sectorWork (physics)Environmental resource managementForest ecologyEnvironmental scienceEcosystemEconomicsEconomyEconomic growthEcologyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to expected climate changes, there is a forecast for arising of variety of interconnected and interdependent threats, leading to growth of risks in forest-based sector of economy. Study of risk, as an economic category, has substantial significance for scientific and practical activity in forest-based sector, as it allows identifying the most dangerous threats for economic security. This research includes the systematization of risk factors, caused by possible climate changes, with the allocation of the most dangerous ones which generate threats in forest-based sector of economy. Analysis of revealed risks is conducted on the basis of statistical methods of expert evaluation. It has been established that most of threats for economic security in the sphere of forest use are related to climate change and have stochastic nature, which is determined by a large share of uncertainty of existing factors (air temperature, air and soil humidity, extreme weather phenomena). All of this significantly complicates the planning of work of forest relations members which in this case are the subjects of economic security. The article emphasizes that the main problems of future forest-based sector will be caused by the change of forests productivity. Climate change, which could lead to forests’ drying out, change of forest ecosystems, increase of the level of fires and broad-scale natural disasters will inevitably cause the difficulties in material and technical provision of forest-based sector and increase of expenses for all forestry operations. Consequently, there is a forecast for growth of risk factors in entrepreneurial activity, which will lead to risks of decrease of employment of population in forest husbandry, aggravation of labor conditions, reduction of profits of the sector, and decrease of employees’ income. Economic and ecological consequences of climate change will have a vivid regional character.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetForest Management and PolicyTravaux en français237 207