The Digital Forest: Mapping a Decade of Knowledge on Technological Applications for Forest Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest ecosystem resilience is of considerable interest worldwide, particularly given the climate crisis, biodiversity loss, and recent instances of zoonotic diseases linked to deforestation and forest loss. Novel, digital‐based technologies are also increasingly ubiquitous. We provide a more comprehensive understanding of how these new technologies are being used for forest management in different sectors and contexts, and discuss potential implications and future research needs for forestry researchers, managers, and policymakers. We carried out a literature database search and scoping review to collect peer‐reviewed articles from 2010 to 2020, and developed a forest‐technology classification to identify hardware and/or software technologies and techniques, methodology used, forest management application(s), spatial and temporal context, subsequent challenges and limitations, and opportunities. A qualitative analysis revealed a strong emphasis on remote sensing‐based innovations for forest monitoring, planning, and management, where machine‐learning techniques also play an important role in data collection, processing, and analysis. Data fusion approaches are also becoming more common, enabled by open‐source data sets and data sharing practices. More emerging technologies and applications include virtual/augmented environments for understanding human‐nature relationships and behavior patterns, automated workflows for forestry operations, and urban green infrastructure mapping and ecosystem services assessments via social media and mobile tracking applications. The continued adoption of digital‐based tools will likely bring about new research questions about forest ecosystems as dynamic social, ecological, and technological landscapes, and future work should more closely examine how forestry researchers, managers, and stakeholders can anticipate and adapt to both environmental and technological uncertainty change in a forest‐ecosystem context.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».