Valutazione del potenziale del metodo INFFER per il miglioramento della gestione del patrimonio agro-ambientale in Toscana
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).
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».