The Use of Volume Yield and the Number of Trees to Control Forest Management Operations and Combat Illegal Harvesting
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of understanding on the relationship between the authorized volume of wood harvest in Sustainable Forest Management Plans (SFMP) in the Amazon, the volumes listed in the official systems of volume control, the actual harvested volumes, and the consequences these parameters have for the illegal wood market.The objective of this study was to evaluate the production and volume yield and the number of harvested trees as part of forest management plans in public and private forests through analysis of harvest data from 85 SFMP registered in the official electronic system of control of forest products in the state of Pará. The forest management plans were categorized into public (federal and state), and private, with these being further subdivided into having one or more than one annual production unit, and community-managed forest. This analysis was based on the hypothesis that production and volume yield from SFMP in public and private forests did not differ. Calculations were made to test this hypothesis, and these included forest harvest yield, the percentage of the number of trees harvested in the SFMP using the relationship between the authorized and harvested volumes as well as the numbers of authorized trees and those harvested.The results show that the yields based on numbers of trees and volumes were statistically lower for SFMP in public forests compared to private forests. These results suggest that a significant part of SFMP in private forests could systematically become a source of forest credits used to obtain fraudulent documents for forest products that are illegally harvested, which is referred to as “esquentamento” in Portuguese.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».