Landscape Planning Integrated Approaches to Support Post-Wildfire Restoration in Natural Protected Areas: The Vesuvius National Park Case Study
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades in the Mediterranean basin there has been a considerable increase in both the number of wildfires and the extent of fire-damaged areas, resulting in ecological and socio-economic impacts. Protected areas are particularly vulnerable and many characteristics underpinning their legal protection are threatened. Several studies have been devoted to mitigating wildfire risks inside the protected areas, however often only in regard to natural heritage losses. Based on the adaptive wildfire resilience approaches, this work proposes a framework of actions that integrates natural, social and economic components. Starting from the Vesuvius National Park case study, affected by wildfires in 2017, the paper proposes a framework of action, envisaging two main phases: (i) the identification of priority intervention areas, by means of spatial multicriteria decision analysis, and (ii) damage assessment by using a monetary approach to value ecosystem services (ESs). The results identified priority areas where to concentrate economic and material resources, and estimated ecosystems damage, demonstrated ESs losses in areas adjacent to the burnt ones. This work, by integrating the relation between environmental sciences and policy, underpins a medium-long term development planning process. The aim of this work is to support landscape management and planning that includes socio-economic components such as sustainable development measures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».