THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SUSTAINABLE FOREST MANAGEMENT: A CASE STUDY OF GOVERNMENT AND EDUCATIONAL SECTORS IN PAKISTAN
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.17576085 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). Drawing on qualitative reviews of policy documents, pilot projects (e.g., the Smart Forest initiative), and educational frameworks, we analyze current capacity, systemic barriers (including data fragmentation and high infrastructure costs), and prospects for 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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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».