Valutazione del potenziale del metodo INFFER per il miglioramento della gestione del patrimonio agro-ambientale in Toscana
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.
Notice bibliographique
Résumé
La gestione sostenibile del patrimonio agro-ambientale e naturale è divenuta una delle funzioni più importanti svolte dagli agricoltori europei. Il ruolo degli agricoltori di custodi dell’ambiente rurale è riconosciuto dalla politica agricola comunitaria (PAC) della UE, che ha allocato quote progressivamente maggiori per il finanziamento delle misure agro-ambientali. Tuttavia, è tuttora dibattuto se e quanto le misure attuali siano efficaci in termini di risultati ambientali tangibili. Esperienze in contesti extra-europei dimostrano che finanziamenti distribuiti a pioggia non sono né efficienti né efficaci. INFFER™ (Investment Framework for Environmental Resources, http://www.inffer.org) è un metodo per sviluppare e prioritizzare progetti di gestione ambientale al fine di ottenere i migliori risultati ambientali con le risorse disponibili. E’ stato sviluppato e testato diffusamente in Australia e largamente applicato in altre parti del mondo, inclusi Canada, Cina, Nuova Zelanda e Europa. L’obiettivo di questo studio è di presentare i risultati della prima applicazione di INFFER in Europa, dove INFFER è stato applicato a due aree di studio in Toscana (i.e., Mugello and Valdisieve).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 découle