Comparazione delle definizioni di bosco efficaci sul territorio nazionale attraverso l’analisi di dominanza
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Comparison of forest definitions at the national level using dominance analysis. Despite Italian forests are subject of protection since long time, the first forest definition legally binding has been enacted only in 2001. However, thanks to the action of international, national and regional institutions, 25 forest definitions are effective today on the Italian territory. All definitions of forest are fully described and their qualification analyzed using four definition types: legislation, policies, technical and allocative. Only those that are included in the first three types were subjected to dominance analysis. Macro-criteria, criteria and sub-criteria have been defined to build an absolute valuation matrix. Concordance, discordance and dominance analysis have been cattied out after normaliztion. Forest definitions have been subdivided into two groups: dominant and dominated. The first group includes all regional definitions due to the details of their content, while the second group includes definition adopted by international and national institutions. Three aspects have been emphasized in the conclusion: (a) all definitions, except that adopted by the Lombardy Region, are based on the “forest land” and not on the “forest”; (b) most definitions do not include the multifunctional nature of the forest thus neglecting one of the most relevant forest profiles; (c) the first part of all definition is devoted to technical details as if the main motivation for their elaboration were the quantification of the forest area.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».