Le foreste come sistemi complessi adattativi: implicazioni per la gestione forestale e la modellistica
Notice bibliographique
Résumé
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”.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».