Evaluation of Sustainable Forest and Air Quality Management and the Current Situation in Europe through Operation Research Methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Forests cover 30 percent of the Earth’s land surface, almost four billion hectares, and they are necessary to sustain human health, economic growth, and environmental health. Approximately 25 percent of the global population depends on forests for food and work. The world population is expected to reach 9.6 billion by 2050. Therefore, there is a need for urgent action plans at all levels to ensure sustainable forest management and policy collaboration among all stakeholders, in order for forests to continue to serve our ecosystem and life in the future. The study compares 30 countries using 15 indicators related to forest and air quality. This was performed with TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) and VIKOR (VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje, meaning Multi-Criteria Optimization and Compromise Solution), which are among the most used multi-criteria decision-making methods in the literature. According to the analysis results, Denmark, Luxembourg, Lithuania, and Germany are the best performing countries in terms of indicators, whereas Slovakia, Estonia, Turkey, Latvia, Chile, and Canada are the worst performing. The paper aims to present the current situation of some developed and developing countries and compare them to each other in terms of forest and air quality indicators. In addition, the article aims to inform all stakeholders and raise awareness to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs) and Global Forest Goals of the United Nations Strategic Plan for Forests 2017–2030 targets.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle