Criteria and Indicators for sustainable forest management: lessons learned in the Southern Cone
Notice bibliographique
Résumé
The Southern Cone countries of Chile, Argentina and Uruguay have a common background regarding land use and land cover with a total of 46 million ha of forests whose benefits are prospering for the regional framework of the Southern Cone. The three countries do not articulate or interchange on their forest policies beyond circumstantial agreements. In this regard, and as our first research focus, we examined experiences while participating in the international Montréal Process on Criteria and Indicators for the Conservation and Management of Temperate and Boreal Forests. Secondly, we focused on the progress these processes have afforded regarding respective national implementation of criteria and indicators for sustainable forest management (C&I for SFM) and uptake in forest policy. Thirdly, we examined also the obstacles experienced during participation and implementation. We based our findings on content analysis of key documents and author observations. Albeit the institutional and political frameworks between the countries differ, we found common constraints on budgeting, limited human resources and institutional capacity. Communication to society and policy makers' commitment are also important weaknesses. The engagement of the three countries in the Montréal Process and the application of related national sets of C&I for SFM have provided solutions to recent land use conflicts. This also strengthened the quality and effectiveness of recently approved laws and regimes for a sustainable forest management. In conclusion, the forest dialogues of these countries, within and between each other, were reinforced by participation in C&I for SFM processes, helping to bridge the gap between decision-makers, national forest agencies, academia and other forest-related stakeholders. Common indicators and related national reports facilitated the identification of affinities for regional integration on a common basis and helped to raise the level of national forest policies increasing its strength and commitment to global forest challenges. The lessons learned should be considered to reach progress towards sustainability.
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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 | 0,028 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».