Replication Data for: Deforestation and secondary growth in Costa Rica along the path of development
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 50 years, Costa Rica has experienced extensive landscape changes. It is, therefore, important to understand the historical changes that have occurred and how the forests will change in the future, which provides the objective of this study. To determine the historical deforestation trends and link them to the different biogeophysical and socioeconomic variables, forest maps from 1960 to 2013 were used in the Dinamica Environment for Geoprocessing Objects (Dinamica EGO) to create deforestation models for Costa Rica. The base model was built and analyzed for changes in landscape metrics such as patch size and distance between 1960 and 2013. After validation of the model’s ability to replicate patterns, the landscape change was then projected to 2069. The historical model validated at 85% accuracy within 600 m for both the 2005–2013 and 1997–2005 iterations. All national future projections exhibited an increase in forest area, including the most extreme deforestation scenarios. Future projections are increasingly important given changes in the global socio-political structure, climatic change, and the ever-increasing globalization of capitalistic endeavors. The trajectory of the forest in Costa Rica can also serve as a way to track both these global pressures on the natural landscape, and as a proxy for how to manage deforestation in other similar political and geographic areas of the tropics.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,031 |
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 ».