Сравнительная характеристика лесов и ведения лесного хозяйства в разных странах
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of forest conditions and forest management in 15 states (14 foreign states and the Russian Federation). Such choice for analysis is determined by principal differences in forest management and forest use in these states and forest ecosystems due to locations. 3 Forests in Brazil, Indonesia, Malaysia tropical belt; 3 Forests in Argentina, India, Uruguay tropical and subtropical belts ; 3 Forests in Australia tropical, subtropical and moderate belts; 3 New Zealand forests subtropical and moderate belts; 3 Forests in China, Russia, USA, Canada, Finland, Sweden, Germany moderate and boreal belts. FAO forest resources assessment data in 1990, 2000, 2005 and 2010 has been applied in the analysis. All national forest resource indicators have been evaluated under the FAO procedure and worked out to the uniform format. That ensures reliability of comparative assessments. National data may differ from those available in FAO data bases. Criteria and indicator set ensures similar national approaches in monitoring, assessment and presentation of data on trends in forest conditions with regard to a total range of forest ecosystem values and national progress in sustainable forest management. Criteria and indicator applications enable integrated approach in forest management. The work has been done in the run-up of 2015 Global assessment of forest resources release. The comparative characteristics is deemed to go on.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».