A Historical Perspective on the Use of GIS and Remote Sensing in Natural Resource Management, as Viewed through Papers Published in North American Forestry Journals from 1976 to 2005
Notice bibliographique
Résumé
Since the introduction of geographic information systems (GIS) to natural resource management in the 1970s, there has been a logical increase in the use of GIS by natural resource management organizations. This article assesses the literature in applied North American forestry journals, which are read mainly by forest practitioners, and illustrates the trends of technological adoption by natural resource management organizations. We conclude that the diversity of GIS technology use in forestry is increasing and evolving to a high and complex level. While small-scale (local) and site-specific natural resource applications predominate the use of GIS in this literature, landscape applications have gained more attention and importance in recent years, mainly in the western and north-central United States. Although several of the journals we reviewed emphasize the practical nature and value of information, few papers were located that illustrate GIS implementation in natural resource organizations or advances in GIS technology. The professions associated with natural resource management have traditionally been adopters of technology (rather than developers), but, since GIS is so closely tied to the management and assessment of landscapes, it is possible that the issues that arise in natural resource management have had a significant impact on the development of GIS analytical techniques. We suggest that surveys be performed frequently (every five years) so that the natural resource management field can stay current with changes in technology and in employer expectations. This assessment has pointed out the trends and gaps in the forestry-related literature and suggests opportunities for future dissemination of information. Research papers lead the widespread adoption of technology by a decade or more; thus, through this work, one can envision what might become commonplace a decade from now. Those unaware of the relatively short history of the technology and how it has evolved may gain some understanding from this brief history of the use of GIS in natural resource management.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».