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Enregistrement W4387879605 · doi:10.36253/ifm-1110

GO-SURF: sistema di supporto alle decisioni per un approccio partecipativo alla gestione forestale

2023· article· it· W4387879605 sur OpenAlex
Francesca Giannetti, Davide Travaglini, Walter Mattioli, Piermaria Corona, Emanula Lombardo, Yamuna Giambastiani, Ilaria Zorzi, Giovanni D’Amico, Elia Vangi, Marta Chiesi, Fabio Maselli, Remo Bertani, Simone Scopetani, Simone Carrara, Gherardo Chirici

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueL’Italia forestale e montana · 2023
Typearticle
Langueit
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInfrastructure Canada
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Strategie Europee per le Foreste per la Biodiversità e per il Suolo, insieme alla Strategia Forestale Nazionale, riconoscono l'importanza cruciale della gestione forestale sostenibile nell'affrontare nuove sfide. Queste sfide comprendono l'aumento della gravità e della frequenza di eventi di disturbo naturali, come tempeste di vento, siccità e pullulazioni di insetti, oltre alle diverse richieste sociali, a volte contrastanti tra loro, che i portatori di interesse hanno nei confronti della gestione forestale sostenibile e dei sistemi forestali. È quindi neccessario coinvolgere i proprietari forestali pubblici e privati, ma anche i vari portatori di interesse nel processo decisionale. In questo contesto, i Sistemi di Supporto alle Decisioni Forestali (SSDF) sono considerati strumenti utili per ottimizzare la gestione forestale e coinvolgere i vari attori, in quanto assistono gli utenti nei processi decisionali, tenendo conto di aspetti ambientali, economici, amministrativi, legali e sociali. In Europa, il Partenariato Europeo per l'Innovazione nel settore agricolo ha riconosciuto l'importanza dei SSDF e ha finanziato Gruppi Operativi (GO) per sviluppare soluzioni innovative. In regione Toscana, nell’ambito dei PEI-AGRI è stato finanziato il GO-SURF (Sistema di Supporto Decisionale alla Pianificazione Forestale Sostenibile) che ha sviluppato un SSDF basato su modellistica spaziale per supportare la gestione forestale sostenibile utilizzando un approccio partecipativo. In questo lavoro, viene presentata l'applicazione WebGIS "GO-SURF APP," che permette di estrarre informazioni su base spaziale relative alle diverse utilità ecosistemiche (provvigione legnosa, biomassa, incremento medio annuo e area basimetrica) e il processo partecipativo che ha guidato lo sviluppo e l’implementazione dell’SSDF. L’approccio partecipativo che ha coinvolto i diversi attori della gestione forestale ha consentito di identificare gli utenti dell’SSDF, i loro bisogni e di concordare sugli obiettivi del processo. Questo ha consentito di rendere accessibili i dati attraverso un sistema WEB-GIS sviluppato ad hoc per il mondo forestale e fruibile ad un ampio pubblico, contribuendo ad aumentare la conoscenza dei sistemi forestali in Toscana.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,049

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,231 · 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