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Enregistrement W2282702992 · doi:10.17528/cifor/002347

Do trees grow on money?: the implications of deforestation research for policies to promote REDD

2007· book· en· W2282702992 sur OpenAlexfundno aff
M. Kanninen, D. Murdiyarso, F. Seymour, A. Angelsen, Sven Wunder, L. German

Notice bibliographique

RevueCenter for International Forestry Research (CIFOR) eBooks · 2007
Typebook
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 International CooperationInternational Fund for Agricultural DevelopmentCentre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le DéveloppementBundesministerium für Wirtschaftliche Zusammenarbeit und EntwicklungSveriges LantbruksuniversitetEuropean CommissionOverseas Development InstituteInternational Development Research CentreInstitut Alam Sekitar dan Pembangunan, Universiti Kebangsaan MalaysiaInternational Tropical Timber OrganizationMargot Marsh Biodiversity FoundationNature ConservancyDavid and Lucile Packard FoundationTinker FoundationJohn D. and Catherine T. MacArthur FoundationUnited Nations Educational, Scientific and Cultural OrganizationCharles Stewart Mott Foundation
Mots-clésDeforestation (computer science)Natural resource economicsAgroforestryBusinessEconomicsEnvironmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper has two objectives. First, it analyzes the past research on deforestation and summarizes the findings of that research, in terms of its relevance to the development of future REDD regimes. Second, it highlights areas where future research and methodological development are needed to support national and international processes on avoided deforestation and degradation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations193
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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