Comparison and Analysis of Main Management Systems of State-owned Forest in the World
Notice bibliographique
Résumé
The state-owned forest is always an important part of the world's forest resources,and the public forest land accounts for 84.4% of the total forest land in the world,and the state-owned forest takes 62.36% of the total in the main developed countries including USA,Canada,Germany,UK.Australia,Japan and Russia.There are mainly four types of management systems in the world including the vertical manage system by center government,the vertical manage system by state government,the classification coordination system with focus of province,the divided management system between management and detailed work about state-owned forest management system in the world.After analysing the system form,organization construction,and design of manager and financing of abovementioned forest management systems by comparison,it is found that the all management systems are based on the property right,the consistency between the property right and management right,and use the market measures in detailed management actives;the special institution to manage the state-owned forest is constituted and has the specific administration right and responsibility in the national law;they create the official system to manage the state-owned forest and the workers who are engaged in the detailed management activity are managed as corporation's workers;the total management fee comes from the government budget and the total income are handed on to the government about the state-owned forest.Finally,the paper summarizes the experiences including ecological priority principle,classification management,administrating state-owned forest resources by government and using the market measures in the detailed management actives,and creating the completed legal system.There is important revelation to state-owned forest management system reform in China.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».