THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SUSTAINABLE FOREST MANAGEMENT: A CASE STUDY OF GOVERNMENT AND EDUCATIONAL SECTORS IN PAKISTAN
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
THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SUSTAINABLE FOREST MANAGEMENT: A CASE STUDY OF GOVERNMENT AND EDUCATIONAL SECTORS IN PAKISTAN 1. Dr. Muhammad Irshad Arshad, M. Sc. Forestry, Ph. D. Wildlife Management. Director, Punjab Wildlife Department, Faisalabad, Punjab Pakistan 2. Munir Ahmed Dar, M.Sc. (Forestry), Forestry Specialist Publisher & Chief Editor, CJFR, Canada Ø DOI: 10.5281/zenodo.17567559 Ø ORCID ID: https://orcid.org/0009-0007-1445-4176 Ø Google Scholar: https://scholar.google.ca/citations?user=7qq7WEkAAAAJ&hl=en Ø ResearchGate ID: https://www.researchgate.net/profile/Munir-Dar-3?ev=hdr_xprf Ø Clarivate Web of Science Researcher ID: OHV-2983-2025 Ø Academia.edu Scholar: https://yorku.academia.edu/munirdar Keywords: Artificial Intelligence, Sustainable Forest Management, Pakistan, Remote Sensing, National AI Policy, Deforestation, Climate Change, Digital Governance. Abstract: The escalating threats of deforestation, climate change, and illegal activities necessitate technological innovation in Pakistan's forestry sector. This paper examines the nascent integration of Artificial Intelligence (AI) tools and Machine Learning (ML) techniques within governmental conservation initiatives and academic curricula across the country, driven by the National AI Policy 2025 (Ministry of Information Technology and Telecommunication (MoITT), 2025). Utilizing a qualitative review of policy documents, pilot projects (e.g., the Smart Forest initiative), and educational frameworks, we analyze the current capacity, systemic barriers (including data fragmentation and high infrastructure costs), and future prospects of AI adoption. Findings indicate that government-led adoption, primarily for real-time monitoring and disaster detection, is underway. However, this progress is hampered by significant deficiencies in geospatial data infrastructure, a crucial human capital gap in specialized AI-forestry skills, and a lack of sustainable domestic financing. The paper concludes by proposing a multi-pronged roadmap focusing on data standardization, interdisciplinary education, and innovative finance models to ensure AI becomes a scalable, foundational tool for Pakistan's ecological security and sustainable forest management (SFM).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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