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Enregistrement W2056093399 · doi:10.1080/1747423x.2013.786148

Recent forest expansion in Thailand: a methodological artifact?

2013· article· en· W2056093399 sur OpenAlexafffund
Jean-Philippe Leblond, Thanh Hai Pham

Notice bibliographique

RevueJournal of Land Use Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaUniversité de MontréalUniversity of OttawaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésReforestationArtifact (error)ScrutinyInterpretation (philosophy)GeographyRegional scienceForest coverEnvironmental resource managementPhysical geographyForestryPolitical scienceEnvironmental scienceEcologyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several Asian developing countries recently reported a net increase in forest cover. In Thailand, such reports have been vehemently rejected by forest officials, researchers, politicians, and international organizations alike. According to the dominant interpretation, the apparent forest regrowth derives from a methodological artifact. While the determination of the true evolution of forest cover has important implications, this interpretation has never been subject to scrutiny. This article presents a broad range of data and analyses suggesting important flaws in this interpretation. Based notably on (1) a critical review of available forest statistics and the methodology used to produce these statistics, (2) case study material from northern Phetchabun Province, and (3) an analysis of recent sub-national remote-sensing surveys, we reject the dominant interpretation of official statistics and suggest that reforestation has increased in Thailand and plausibly became the overall trend in the late 1990s.

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)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,221
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,221
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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