Forêts, végétation naturelle et empreinte carbone des régions
Bibliographic record
Abstract
Les forêts sont des actifs stratégiques, essentiels au développement durable et à l’atténuation du changement climatique. Clés de voûte de la biodiversité et de l’environnement, elles remplissent aussi des fonctions utiles à la société en procurant du travail et en accueillant des activités de loisirs. Une fraction conséquente du territoire des pays de l’OCDE est couverte de forêts. Cependant, il existe des variations importantes à l’intérieur de ces pays et entre eux. Parmi ceux dans lesquels les écarts sont les plus notables, les États-Unis, le Canada, le Chili, le Mexique et la Norvège possèdent des régions dont la forêt occupe plus de 80 % du territoire (). Dans la catégorie des économies émergentes, le Brésil et la Fédération de Russie sont dans le même cas. Parallèlement, dans tous ces pays sauf la Norvège, la forêt occupe moins de 10 % de la superficie dans plusieurs régions. Compte tenu de ces grandes différences régionales, il est très important de mettre en place des politiques de conservation de la forêt coordonnées à l’échelle nationale, régionale et locale.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".