Participatory decision support for sustainable forest management: a framework for planning with local communities at the landscape level in Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing demand for active public involvement in forestry decision making, but there are as yet few established models for achieving this in the new sustainable forest management (SFM) context. At the level of the working forest, the fields of forest sustainability assessment, public participation, decision support, and computer technology in spatial modelling and visualization need to be integrated. This paper presents the results of a literature review of public participation and decision-support methods, with emphasis on case study examples in participatory decision support. These suggest that emerging methods, such as public multicriteria analysis of alternative forest management scenarios and allied tools, may lend themselves to public processes addressing sustainability criteria and indicators. The paper develops a conceptual framework for participatory decision support to address the special needs of SFM in tactical planning at the landscape level. This framework consists of principles, process criteria, and preliminary guidelines for designing and evaluating SFM planning processes with community input. More well-documented studies are needed to develop comprehensive, engaging, open, and accountable processes that support informed decision making in forest management, and to strengthen guidance for managers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,015 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».