The Digital Forest: Mapping a Decade of Knowledge on Technological Applications for Forest Ecosystems
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
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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