Determination criteria and indicators for sustainable forest management based on the views of experts and local people (Case study: Asalem Forests, north of Iran)
Notice bibliographique
Résumé
This paper aimed at identifying and providing the appropriate criteria and indicators for sustainable forest management in northern Iran, and the comparison between the views of local people and experts and priorities of each of these two groups of criteria and indicators. Four processes including Montreal, Helsinki, Near East FAO and CIFOR criteria and indicators were used as basis among the existing international procedures, Through Multi-criteria decision-making methods a series of criteria and indicators for sustainable forest management was selected. Criteria and indicators of the first stage were separately judged by teams of experts and local people. Finally, through the process of network analysis, creating a model and developing the relationships between the criteria and indicators to calculate the final weight and prioritize them were conducted. The results included a series of 11 criteria and 65 indicators. According to experts, the criteria for the conservation of biodiversity and the protective functions of forests had the highest weights (0.1011 and 0.8944, respectively) and criteria for effective local management of conservation and access to resources had the lowest weight (0.07998). According to the local people, the criteria for the socio-economic functions and the maintenance of the productive capacity of forests had the highest weights (0.9501 and 0.9069, respectively) and criteria for conservation of biodiversity had the lowest weight (0.07994). The results indicated that successful management of forests requires joint decision-making between experts and local people, which in turn depends on the relationship and mutual understanding between the two groups.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».