Audit Analytics Dashboard para avaliação de impactos da certificação do manejo florestal FSC
Bibliographic record
Abstract
Desde o início da certificação do manejo florestal FSC (Forest Stewarship Council) os estudos realizados para avaliar os impactos da certificação do manejo florestal sustentável são baseados em informações secundárias, sendo que os estudos de campo são onerosos, demorados e trabalhosos.Para trazer uma abordagem baseada em evidência coletadas e não apenas em análises de não-conformidades, selecionamos 33 indicadores-chave, reagrupados em três percursos: ambiental, social e operacional.Os indicadores-chave foram implementados em uma plataforma de análise de transformar big data em informações úteis de forma a contribuir que organizações certificadas visualizem graficamente seus dados de desempenho a qualquer tempo e momento, ao longo do ciclo de certificação.Equitativamente, foram selecionados 7 indicadores-chave para o percurso ambiental, 8 indicadores-chave (mundo do trabalho) e 8 indicadores-chave (comunidades) para o percurso social e 10 indicadores-chave para o percurso operacional.A plataforma "Audit Analytics Dashboard" resultou em dashboards interativos dos resultados.Nosso método sugere que futuramente, as organizações certificadas poderão avaliar o real impacto da certificação do manejo florestal FSC por meio das informações detalhadas no longo prazo.
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 | 0.009 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".