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Enregistrement W2248378732 · doi:10.5558/tfc2011-067

Forest management certification around the world –Progress and problems

2011· article· en· W2248378732 sur OpenAlexvenueno aff
Tony Rotherham

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertified woodCertificationBusinessInterimStewardship (theology)SustainabilitySustainable forest managementForest managementEnvironmental protectionEnvironmental resource managementForestryGeographyEnvironmental sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certification to approved forest management standards is a recognized business practice. There are two international forest certification programs: the Programme for the Endorsement of Forest Certification (PEFC) and the Forest Stewardship Council (FSC). The common objective of both is to improve forest management and provide assurance to the public and customers that forest products come from sustainably managed forests and not from illegal operations. As of June 2011 there were approximately 372 million ha of certified forests around the world. There are 234 million ha of forests in 26 countries that have been certified to standards approved by PEFC. There are143 million ha of forest certified to FSC standards in 81 countries. In 20 of these countries, with101 million ha (70%), the forests have been certified to standards approved by FSC. In the remaining 61 countries, 42 million ha (30%), the forests have been certified to draft or “interim standards” that have not gone through the FSC approval process. Consumers have no way of knowing whether the wood or paper products with an FSC label are from forests certified to FSC-approved standards or to “interim standards” developed by FSC certification bodies.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0110,018
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,006

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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