Le foreste come sistemi complessi adattativi: implicazioni per la gestione forestale e la modellistica
Bibliographic record
Abstract
L’analisi delle problematiche inerenti le risorse naturali in un periodo di profondi cambiamenti globali presenta nuove sfide per il mondo forestale, sfide che hanno dato vita a nuovi tipi di approcci alla gestione delle foreste in considerazione della molteplicita di beni e servizi che queste forniscono. Uno di questi approcci e basato sulla scienza dei sistemi complessi. Considerare le foreste come Sistemi Complessi Adattativi (o CAS) rappresenta un paradigma emergente basato sullo sviluppo della teoria dei sistemi in altri settori come la fisica, la medicina, l’economia. Questo nuovo quadro concettuale riconosce la complessita dei sistemi (ecologici, economici e sociali), le loro strutture gerarchiche, le interazioni e i flussi di energia tra queste gerarchie, e la loro capacita di auto-organizzazione e di adattamento. Una delle maggiori sfide in campo forestale e come imparare a utilizzare questi concetti per favorire la capacita dei sistemi forestali di auto-organizzarsi e adattarsi di fronte al cambiamento globale, in modo da permettere alla foreste di continuare a soddisfare i bisogni umani quali beni e servizi ecosistemici. In questo lavoro si analizza brevemente la scienza della complessita applicata alla gestione forestale e si discute come questa scienza possa essere rapportata agli strumenti di modellistica utilizzati nella gestione forestale. In particolare, ci si sofferma sul concetto di prevedibilita e sulle sfide legate all’uso di modelli, per mettere in evidenza le differenze tra la visione convenzionale della foresta e la visione della foresta come un sistema complesso adattativo. Si conclude proponendo un nuovo paradigma di gestione forestale, piu adatto alle sfide del futuro, basato su eterogeneita, imprevedibilita e adattabilita, piuttosto che su uniformita e prevedibilita e sull’approccio “comando e controllo”.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".