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Enregistrement W3043049999

Le foreste come sistemi complessi adattativi: implicazioni per la gestione forestale e la modellistica

2011· article· it· W3043049999 sur OpenAlexaff
Christian Messier, Klaus J. Puettmann

Notice bibliographique

RevueL'italia Forestale E Montana · 2011
Typearticle
Langueit
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité du Québec à MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’analisi delle problematiche inerenti le risorse naturali in un periodo di profondi cambiamenti globali presenta nuove sfide per il mondo forestale, sfide che hanno dato vita a nuovi tipi di approcci alla gestione delle foreste in considerazione della molteplicita di beni e servizi che queste forniscono. Uno di questi approcci e basato sulla scienza dei sistemi complessi. Considerare le foreste come Sistemi Complessi Adattativi (o CAS) rappresenta un paradigma emergente basato sullo sviluppo della teoria dei sistemi in altri settori come la fisica, la medicina, l’economia. Questo nuovo quadro concettuale riconosce la complessita dei sistemi (ecologici, economici e sociali), le loro strutture gerarchiche, le interazioni e i flussi di energia tra queste gerarchie, e la loro capacita di auto-organizzazione e di adattamento. Una delle maggiori sfide in campo forestale e come imparare a utilizzare questi concetti per favorire la capacita dei sistemi forestali di auto-organizzarsi e adattarsi di fronte al cambiamento globale, in modo da permettere alla foreste di continuare a soddisfare i bisogni umani quali beni e servizi ecosistemici. In questo lavoro si analizza brevemente la scienza della complessita applicata alla gestione forestale e si discute come questa scienza possa essere rapportata agli strumenti di modellistica utilizzati nella gestione forestale. In particolare, ci si sofferma sul concetto di prevedibilita e sulle sfide legate all’uso di modelli, per mettere in evidenza le differenze tra la visione convenzionale della foresta e la visione della foresta come un sistema complesso adattativo. Si conclude proponendo un nuovo paradigma di gestione forestale, piu adatto alle sfide del futuro, basato su eterogeneita, imprevedibilita e adattabilita, piuttosto che su uniformita e prevedibilita e sull’approccio “comando e controllo”.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
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