MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2076514743 · doi:10.1300/j091v24n02_08

Monitoring Sustainable Forest Management in the Pacific Rim Region

2007· article· en· W2076514743 sur OpenAlexaff
Gordon M. Hickey, Craig R. Nitschke

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Forestry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable forest managementComparabilityContext (archaeology)Certified woodDeforestation (computer science)BusinessForest managementEnvironmental resource managementSustainable managementForest productGeographySustainabilityEnvironmental protectionForestryEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The Pacific Rim is rich in forest resources. It contains the world's largest contiguous forest areas, high levels of biodiversity, millions of forest-dependent people, and the world's leading wood-product exporting and importing nations. However, because of a range of issues, the Pacific Rim region is also experiencing high rates of deforestation and forest degradation. An important step in addressing these issues and moving toward sustainable forest management is improved monitoring and information reporting at the local, national, and international levels. A number of criteria and indicators initiatives have been developed throughout the countries of the Pacific Rim. These have ranged from international processes to local initiatives such as forest certification. Although there is considerable variability in the issues facing forest policy makers in the countries of the Pacific Rim, it is often expected that criteria and indicators will reflect a level of comparability. This paper presents the results of a comparative analysis designed to identify similarities and differences in sustainable forest management criteria and indicators initiatives in the Pacific Rim region. When considered in the context of globalization, the research findings support international efforts to encourage comparability in sustainable forest management-related monitoring and information reporting.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sustainable ForestryMême sujetForest Management and PolicyTravaux en français237 207