A new accounting framework for assessing forest footprint of nations
Notice bibliographique
Résumé
In a tele-coupled and globalized World, understanding the links between demand for wood products and land use is becoming challenging. World's economies are increasingly open and interconnected, and international trade flows of wood products are continuously growing. The increasing resource consumption of humanity is increasingly dependent on international trade. In this context, the study of forest products demand from a global-multi-regional perspective emerges as a critical issue to achieve the goal of sustainable consumption and production. In this paper, we introduce a novel accounting framework for assessing the forest footprint of nations. The method combines Multi-regional Input-Output techniques and detailed data from the Food and Agriculture Organization of the United Nations on production, consumption and bilateral trade of primary, intermediate and final wood products, advancing with respect to existing approaches with these practical distinctions for more accurate computations. The approach tracks resource flows along the global supply chain and provides detailed information on the production, transformation, international trade, and final use of 20 forest products in 223 countries, having also much wider coverage than most previous studies. We test this framework to analyse forest footprint of nations in the year 2014, showing that 22 Million hectares (Mha) of forest were harvested for the extraction of roundwood for global demand, being 9.1 Mha to satisfy the foreign demand of wood products (42% of the total forestland harvested area). Harvested forestland is concentrated in America (32%), Asia (29%) and Europe (28%), representing Africa (7%) and Oceania (4%). More than 50% of the reported forest area harvested worldwide is located in USA (15%), China (14%); Russia (11%) and Canada (8%). In terms of forest footprint, Asia shows the highest share of the total forest footprint (44%), followed by America (25%), Europe (21%), Africa (7%) and Oceania (2%). Country-wise, half is concentrated in China (24%), USA (16%), India (5%), and Russia (5%).
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 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».