Анализ опыта применения лесного законодательства в лесах Канады разных форм собственности
Notice bibliographique
Résumé
Рассмотрено законодательство Канады в области управления лесным хозяйством в лесах разных форм собственности. Структура собственности на леса Канады представлена в разрезе провинций и территорий. Приведены основные формы владения лесными землями. Выявлены особенности управления лесами в провинциях с наиболее высокими показателями лесистости. Изучена система управления лесами с учётом особенностей каждой провинции. Рассмотрены применяемые типы разрешений на лесопользование. Перечислены полномочия и обязанности провинций и территорий в управлении лесами. Рассмотрены примеры из мировой практики по разделению функций управления лесными ресурсами. The article examines the legislation of Canada in the field of forest management in forests of different ownership forms. The structure of forest ownership in Canada is presented in the context of provinces and territories. The main forms of ownership of forest lands are given. The features of forest management in provinces with the highest forest cover rates are revealed. The forest management system is studied taking into account the features of each province. The types of permits applied for forest use are considered. The powers and responsibilities of provinces and territories in forest management are listed. Examples from world practice on the division of forest resource management functions are considered.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,006 |
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 ».