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Enregistrement W7133830077 · doi:10.15372/sjfs20250606

ОПЫТ ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ЛЕСНЫМ СЕКТОРОМ В КАНАДЕ

2025· article· ru· W7133830077 sur OpenAlexaboutno aff
А. А. Злобин, В.А. СОКОЛОВ

Notice bibliographique

RevueСибирский лесной журнал · 2025
Typearticle
Langueru
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForest industryKey (lock)Feature (linguistics)Government (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Представлены ключевые отличительные характеристики организации лесного сектора Канады и проведено сравнение канадского и российского подхода к лесным отношениям. Уделено внимание актуальным вызовам, стоящим перед органами управления лесными секторами стран. Установлено, что основным отличаем канадского подхода к организации лесного сектора является высокий уровень федерализации. Лесное законодательство у каждой провинции свое, но общей чертой является гибкая система арендных отношений. Анализ положений лесного законодательства Канады проведен на примере провинции Британская Колумбия, лидирующего лесного региона Канады, обеспечивающего более трети всего объема лесозаготовок страны. По сравнению с российским лесным сектором, канадский демонстрирует большую стабильность как относительно вносимых в законодательство изменений, так и относительно хозяйственно-экономических показателей. С 2002 по 2017 г. объем лесозаготовок в России был значительно ниже, чем в Канаде, однако с 2018 г. страны сравнялись по этому показателю. Площадь поврежденных пожарами лесов и объем лесовосстановления за этот период в обеих странах подвержены резким колебаниям. Арендные отношения, принятые в качестве основного инструмента развития лесного сектора, являются одной из причин ограниченной заинтересованности частного капитала. Арендаторы не имеют достаточного стимула к дополнительным инвестициям, добровольно осуществляемым в лесной участок, поверх необходимого минимума, требуемого условиями договоров аренды. Данная проблема свойственна как канадскому, так и российскому лесному сектору. This article identifies key distinguishing characteristics of the Canadian forest sector organization and compares the Canadian and Russian approaches to forest relations. It also focuses on current challenges facing forest sector authorities in these countries. The key distinguishing feature of the Canadian approach to forest sector organization is its high level of federalization. Each province has its own forest legislation, but a flexible system of leasing relations is a common feature. An analysis of Canadian forest legislation is conducted using the province of British Columbia as an example. This province is Canada’s leading forest region, accounting for more than a third of Canada’s total logging volume. Compared to the Russian forest sector, the Canadian sector demonstrates greater stability in both legislative changes and economic indicators. From 2002 to 2017, logging volume in Russia was significantly lower than in Canada, but since 2018, the countries have become comparable in this indicator. Indicators such as the area of forest damaged by fires and the volume of reforestation over the same period in both countries are subject to sharp fluctuations. Leasehold arrangements, adopted as the primary instrument for forest sector development, are one of the reasons for the limited interest of private capital. Lessees have insufficient incentive to voluntarily invest in forest areas beyond the minimum required by the lease terms. This problem is common to both the Canadian and Russian forestry sectors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,067

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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