GO-SURF: sistema di supporto alle decisioni per un approccio partecipativo alla gestione forestale
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,011 |
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 ».