Governance of forests and governance of forest information: Interlinkages in the age of open and digital data
Notice bibliographique
Résumé
Policy processes to open digital forest data and information are driven by expectations of increased effectiveness and efficiency of forest management, greater transparency of forest decision making, development of new innovations, and transition to bioeconomy. We investigate how interlinkages between the governance of forest information and governance of forests are being reshaped in the formation of new institutions for open data and information in the case of Finland, where the Forest Information Act was revised in 2016–2018. A qualitative content analysis of public statements related to the legal reform was conducted to understand the perceived benefits and risks associated with more open forest data and information by different actors, and how those perceptions shape their views on appropriate governance of forest information. The analysis reveals conflicts between right to information and right to privacy; concerns about data format, access and usability; as well as the interests of actors with entrenched positions in Finnish forest governance. The debate on opening forest information reflects tensions related to a transition towards greater openness and diversity of values in the forest sector. We envision further research on the relationship between the governance of forests and governance of forest information to support informed decision making during the current open data boom.
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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 | 0,022 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,043 |
| Communication savante | 0,018 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».