Guiding principles for developing an indicator and monitoring framework
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable forest management ideally involves five elements: 1) establishing a clear set of values, goals and objectives and, 2) planning actions that are most likely to meet desired goals and objectives, 3) implementing appropriate management activities, 4) monitoring the outcomes to check on predictions, effectiveness, and assumptions, and 5) evaluating and adjusting management depending on the outcome of monitoring. Within this framework, indicators are used to determine whether the outcome of management has met the intended goals. In this paper we provide general guidance for developing an integrated and logical monitoring system, define and differentiate between "evaluative" and "prescriptive" indicators, provide more specific advice on choosing evaluative indicators (including a comparison of types of ecological indicators), and provide specific advice on defining prescriptive indicators. Our guidelines for developing an indicator and monitoring framework are based on three principles. The first principle is to develop a logical framework, including 1) establishing clear values and goals before setting indicators and objectives, and 2) linking prescriptive and evaluative indicators directly to plan objectives, and to each other. The second principal is to use the framework to learn adaptively by: 1) designing management activities to address specific questions, 2) learning about thresholds, and 3) testing assumptions. The third principal is to create a formal plan for learning. Key words: biodiversity, indicators, focal species, adaptive learning, sustainable forest 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 | 0,118 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».