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Enregistrement W1982305971 · doi:10.1371/journal.pone.0075890

Outlook on a Worldwide Forest Transition

2013· article· en· W1982305971 sur OpenAlexaff
Chris Pagnutti, Chris T. Bauch, Madhur Anand

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeforestation (computer science)ReforestationLand coverPopulationAgroforestryGeographyLand useClimate changeEcologyEnvironmental resource managementNatural resource economicsEnvironmental scienceBiologyEconomicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is not clear whether a worldwide "forest transition" to net reforestation will ever occur, and the need to address the main driver--agriculture--is compelling. We present a mathematical model of land use dynamics based on the world food equation that explains historical trends in global land use on the millennial scale. The model predicts that a global forest transition only occurs under a small and very specific range of parameter values (and hence seems unlikely) but if it does occur, it would have to occur within the next 70 years. In our baseline scenario, global forest cover continues to decline until it stabilizes within the next two centuries at 22% of global land cover, and wild pasture at 1.4%. Under other scenarios the model predicts unanticipated dynamics wherein a forest transition may relapse, heralding a second era of deforestation; this brings into question national-level forest transitions observed in recent decades, and suggests we need to expand our lexicon of possibilities beyond the simple "forest transition/no forest transition" dichotomy. This research also underscores that the challenge of feeding a growing population while conserving natural habitat will likely continue for decades to come.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,013

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,159 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations44
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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