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Enregistrement W4308999372 · doi:10.5539/jas.v14n12p142

The Use of Volume Yield and the Number of Trees to Control Forest Management Operations and Combat Illegal Harvesting

2022· article· en· W4308999372 sur OpenAlexvenueno aff
Dennys Chrystian Pinto Pereira, Ademir Roberto Ruschel, Rodrigo Antônio Pereira, Ulisses Sidnei da Conceição Silva

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYield (engineering)Forest managementProduction (economics)Forest inventoryWood productionState forestBusinessVolume (thermodynamics)AgroforestrySustainable forest managementSustainable productionForestryEnvironmental scienceGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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