Forêts, végétation naturelle et empreinte carbone des régions
Notice bibliographique
Résumé
Les forêts sont des actifs stratégiques, essentiels au développement durable et à l’atténuation du changement climatique. Clés de voûte de la biodiversité et de l’environnement, elles remplissent aussi des fonctions utiles à la société en procurant du travail et en accueillant des activités de loisirs. Une fraction conséquente du territoire des pays de l’OCDE est couverte de forêts. Cependant, il existe des variations importantes à l’intérieur de ces pays et entre eux. Parmi ceux dans lesquels les écarts sont les plus notables, les États-Unis, le Canada, le Chili, le Mexique et la Norvège possèdent des régions dont la forêt occupe plus de 80 % du territoire (). Dans la catégorie des économies émergentes, le Brésil et la Fédération de Russie sont dans le même cas. Parallèlement, dans tous ces pays sauf la Norvège, la forêt occupe moins de 10 % de la superficie dans plusieurs régions. Compte tenu de ces grandes différences régionales, il est très important de mettre en place des politiques de conservation de la forêt coordonnées à l’échelle nationale, régionale et locale.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».