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Enregistrement W2032412866 · doi:10.5558/tfc81359-3

Re-evaluating our approach to forest management planning: A complex journey

2005· article· en· W2032412866 sur OpenAlexafffundvenue
Anne-Hélène Mathey, Emina Krcmar, Ilan Vertinsky

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSustainable forest managementComputer scienceForest managementSustainable managementDecision support systemEnvironmental resource managementKey (lock)Process managementManagement scienceKnowledge managementBusinessSustainabilityEcologyGeographyArtificial intelligenceEngineeringForestryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of forest values from timber supply to ecological and social values has been leading to the redefinition of the Sustainable Forest Management (SFM) paradigm. In parallel, scientific knowledge is expanding and uncovering the interconnectedness of the various processes that support these values. We thus have many wishes and much knowledge but we have to ensure that we have the decision support tools that will pull them together to promote SFM. After a broad review of the evolution of decision support tools in forest management, this paper presents a case for more holistic numerical planning tools. To illustrate that such tools can be designed, we propose a simple decentralized approach. In this approach, a landscape management strategy evolves based on local decisions, integrating spatial and aspatial, multi-period and period-specific goals. Such tools could become a useful platform for sustainable forest management planning. Key words: decision support tools, sustainable forest management, evolution, holistic planning, complexity, cellular automata

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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