The promotion of ‘innovation’ in forestry: a role for government or others?
Notice bibliographique
Résumé
The forest sector is perceived as being traditionally conservative and reluctant to adopt changes, even when these can be beneficial. This is a natural consequence of an industry that tends to operate over relatively long time periods. However, to compete successfully in a rapidly globalizing world, the forest sector will need to be much more innovative than it has been to date. Government policies could play an important role in encouraging innovation in the forest sector yet, despite many initiatives, they have had variable success in doing so. It is likely that transformative innovations will occur that involve different actors to those dominating the sector today, and there is already evidence of such innovations taking place. Transformative innovation may not, however, be in the short-term interest of governments that have used the forest sector to encourage rural development. Other innovations may be stimulated as the crises facing the forest sectors in individual countries deepen. However, it is uncertain whether these will ensure that forests fulfil their potential in enabling the development of a global bioeconomy. To do so, effective partnerships between all the interested parties are needed: government, industry, academia, and non-governmental organizations.
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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 | 0,027 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,042 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».