International Forestry Regulation and the Forest Stewardship Council
Notice bibliographique
Résumé
For decades, forests and the forestry industry have been at the epicenter of global environmental politics. During the 1990s the world’s forests disappeared at a rate of around 13 million hectares per year, with tropical forests in South America, Africa, and Southeast Asia especially hard hit. 1 This pattern continues in the new millennium: the countries with the largest net forest loss per year in 2000–2005 are concentrated in tropical Africa, South America, and Asia. 2 Today, less than four billion hectares of forest remain on the planet, much of it concentrated in northern temperate areas in Russia, Canada, and the United States. Since 2000 the rate of forest loss worldwide has declined, largely due to the expansion of forest farms in Europe and Asia. In recent years total forest area has grown in Europe, East Asia, and North America, but this growth is offset globally by continued rapid deforestation in South America and Africa. 3 As the availability of naturally grown tropical hardwoods declines, the value of this wood increases, driving the axes and bulldozers deeper into these forests. The great majority of tropical rainforest that remains on the planet lies within the borders of nations with poor records of environmental protection. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,014 |
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 ».