Science in Forestry: Why does it sometimes disappoint or even fail us?
Notice bibliographique
Résumé
Society invests in science to advance human interests and limit human impacts on the environment. However, despite great progress in forest science, governments and forest companies remain reluctant to invest adequately in research. We believe this reflects the perception that forest science serves itself more than forestry, and that one determinant of this perception is a misunderstanding of science. Science involves knowing, understanding and predicting. Many feel that only the reductionist, disciplinary, hypothetico-deductively-derived understanding component is hard science. Inductively derived knowledge and experience are often regarded as soft science. Predicting future states of forests involves complex hypotheses that are not amenable to traditional hypothesis testing and, according to some, this renders prediction of complex systems soft science. Science-based forest policy frequently employs hard science: the understanding component of science based on reductionist, jigsaw puzzle research. Necessary for the development of SFM, this is not sufficient for reliable prediction of possible forest ecosystem futures, for which knowledge and understanding must be synthesized into decision support systems at appropriate temporal, spatial and complexity scales. These should be linked to visualization software to create a common language by which to communicate to a diversity of audiences the available choices and their possible consequences. Key words: science in forestry, forest policy, ecosystems, prediction, decision support systems, visualization, “jigsaw puzzle” science, hard science, soft science
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».