Perceptions of uncertainty in forest planning: contrasting forest professionals’ perspectives with the latest research
Notice bibliographique
Résumé
Many of the intrinsic facets of forest planning are surrounded by uncertainty. Decision-makers strive to improve their understanding of the sources of uncertainty and their impact on the decision-making process. However, uncertainty is rarely integrated into real-world forestry applications or into decision support tools used in forest planning problems. To identify the needs, interests, and challenges of managing uncertainty in forest planning, we interviewed forestry professionals. All the interviewees indicated the positive potential of a tool that could address some facets of uncertainty. Additionally, we conducted a review of the most recent literature on this topic to understand current hot topics and future trends that could help address real-world challenges. This study highlights the next steps to incorporate uncertainty into the decision support systems for forest planning. However, to strengthen the bond between the practical needs of forestry professionals and the theoretical approaches proposed by recent literature, more effort should be placed on defining terminology and formulating a theoretical framework for uncertainty analysis. This will provide the forestry community with a common language and typology, help increase its general understanding, and improve communication between forestry researchers, forestry professionals, and other stakeholders.
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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 | 0,027 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».