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Enregistrement W7040743294

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2000· other· fr· W7040743294 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCGSPace A Repository of Agricultural Research Outputs (Consultative Group for International Agricultural Research) · 2000
Typeother
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueForecasting Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Order (exchange)Period (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les activités illégales d’exploitation forestière et de commerce du bois figurent parmi les principales causes de dégradation des forêts dans le monde. Du Paraguay à la Sibérie, de la Thaïlande au Canada, en Afrique comme en Asie, des exploitants peu scrupuleux des lois dégradent les grands espaces forestiers.Leurs pratique ne menacent pas seulement la biodiversité des forets.Elles mettent aussi en péril les collectivités dont le mode de subsistance repose quasi exclusivement sur les ressources forestières. Pour résoudre ce problème mondial, les pays concernes doivent mettre en œuvre les lois déjà existantes et des procédures garantissant leur respect. Cet ouvrage invite a une profitable réflexion sur les moyens d’y parvenir. Apres un survol de la situation dans le monde ainsi que d’intéressantes propositions pour élaborer une réglementation des forets, il s’achève sur une recommandation qui devrait être la philosophie de toute gestion durable d’un bien : mettre un terme a la course aux profits.\n\n\n\nCoupe a blanc : activités illégales d’exploitation forestière et de commerce du bois dans les tropiques Editions du CRDI, 1999 BP 8500 Ottawa ( Ontario) \n\nCanada K1G 3H9. Fax : +1 613 563 2476\n\nE-mail : pub@idrc.ca\n\nSite web : www.idrc.ca/books/897.html\n\n150 pages ISBN 0-88936-897-X\n\nPrix : 25 $125

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,289 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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