Valutazione del potenziale del metodo INFFER per il miglioramento della gestione del patrimonio agro-ambientale in Toscana
Bibliographic record
Abstract
La gestione sostenibile del patrimonio agro-ambientale e naturale è divenuta una delle funzioni più importanti svolte dagli agricoltori europei. Il ruolo degli agricoltori di custodi dell’ambiente rurale è riconosciuto dalla politica agricola comunitaria (PAC) della UE, che ha allocato quote progressivamente maggiori per il finanziamento delle misure agro-ambientali. Tuttavia, è tuttora dibattuto se e quanto le misure attuali siano efficaci in termini di risultati ambientali tangibili. Esperienze in contesti extra-europei dimostrano che finanziamenti distribuiti a pioggia non sono né efficienti né efficaci. INFFER™ (Investment Framework for Environmental Resources, http://www.inffer.org) è un metodo per sviluppare e prioritizzare progetti di gestione ambientale al fine di ottenere i migliori risultati ambientali con le risorse disponibili. E’ stato sviluppato e testato diffusamente in Australia e largamente applicato in altre parti del mondo, inclusi Canada, Cina, Nuova Zelanda e Europa. L’obiettivo di questo studio è di presentare i risultati della prima applicazione di INFFER in Europa, dove INFFER è stato applicato a due aree di studio in Toscana (i.e., Mugello and Valdisieve).
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".