Dataset for a systematic literature review on drivers of forest area development
The table contains data extracted from a systematic literature review. The aim of the systematic analysis is to identify patterns in drivers of forest area development. The systematic analysis was conducted using the RepOrting standards for Systematic Evidence Syntheses in environmental research (ROSES) method. This approach involves the search for literature in two databases (Web of Science and Scopus) using a clearly defined search string and the screening for literature based on a predefined inclusion and exclusion criteria within the author team. A comprehensive protocol and method description can be found in the evidence and gap map published by Tandetzki et. al. (2022)[1]. The method introduced in Tandetzki et al. (2022) is utilized and updated, including the search for articles which was renewed and now includes publications up to August 2022. After screening the articles, a well-defined study selection was made following a pre-defined and standardized process. In this process, a distinction is made between basic studies, which take into account only a few basic drivers of forest area development, and advanced studies, which assess the significant influence of multiple drivers on forest area development. Finally, the selection includes 85 studies, out of which 14 are considered as basic studies. In the dataset presented here, all included studies, their extracted data (e.g., datasets, data source, estimation methods, and studies periods), the study design, as well as the drivers of forest area development in form of independent variables (the latter are coded with numbers indicating the type of influence on the significance level). [1] Tandetzki, J.; Schier, F.; Köthke, M.; Weimar, H. (2022): An evidence and gap map of the environmental Kuznets curve and the forest transition hypothesis for estimating forest area development. Environ. Res. Lett. 17 (12), p. 123005. DOI: 10.1088/1748-9326/aca781.
Die Tabelle enthält Daten, die aus einer systematischen Literaturauswertung stammen. Ziel der systematischen Analyse ist es, Muster von Treibern der Waldflächenentwicklung zu erkennen. Die systematische Analyse wurde nach der Methode RepOrting standards for Systematic Evidence Syntheses in environmental research (ROSES) durchgeführt. Dieser Ansatz beinhaltet die Suche nach Literatur in zwei Datenbanken (Web of Science und Scopus) unter Verwendung eines klar definierten Suchstrings sowie das Screening der Literatur anhand von vordefinierten Ein- und Ausschlusskriterien. Ein umfassendes Protokoll und eine Beschreibung der Methode finden sich in der von Tandetzki et. al. (2022)[1] veröffentlichten Evidenz- und Lückenkarte. Die in Tandetzki et al. (2022) vorgestellte Methode wird verwendet und der Suchzeitraum der Veröffentlichungen wird um zwei Jahre, bis August 2022, aktualisiert. Nach dem Screening der Artikel wurde eine klar definierte Studienauswahl nach einem standardisierten Verfahren getroffen. Dabei wird unterschieden zwischen Basisstudien, die nur einige wenige grundlegende Faktoren der Waldflächenentwicklung berücksichtigen, und fortgeschrittenen Studien, die den signifikanten Einfluss mehrerer Faktoren auf die Waldflächenentwicklung bewerten. Insgesamt umfasst die Auswahl 85 Studien, von denen 14 als Grundlagenstudien gelten. In dem hier vorgestellten Datensatz sind alle eingeschlossenen Studien, ihre extrahierten Daten (z.B. Datensätze, Datenquelle, Schätzmethoden und Studienzeiträume), das Studiendesign sowie die Treiber der Waldflächenentwicklung in Form von unabhängigen Variablen (letztere sind mit Zahlen kodiert, die die Art des Einflusses auf das Signifikanzniveau angeben) darstellt. [1] Tandetzki, J.; Schier, F.; Köthke, M.; Weimar, H. (2022): An evidence and gap map of the environmental Kuznets curve and the forest transition hypothesis for estimating forest area development. Environ. Res. Lett. 17 (12), p. 123005. DOI: 10.1088/1748-9326/aca781.
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