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Enregistrement W1566892702 · doi:10.22230/jem.2006v7n1a501

Arrow IFPA Series: Note 2 of 8: Developing criteria and indicators of sustainable forest management in the Arrow Forest District

2006· article· en· W1566892702 sur OpenAlexaffabout
Nicole Robinson

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensKamloops Art GalleryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable forest managementForest managementSustainabilityArrowEnvironmental resource managementSustainable developmentProcess (computing)BusinessAdaptive managementManagement by objectivesSet (abstract data type)Computer scienceEnvironmental planningForestryGeographyEconomicsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This extension note is the second in a series of eight that describes a set of tools and processes developed to support sustainable forest management (SFM) planning and its pilot application in the Arrow Timber Supply Area (TSA). It outlines the development of criteria and indicators (C&I), which focus on explicitly defined goals and an objective means of determining success in meeting these goals. Criteria and indicators are used to evaluate the long-term sustainability of forest management through decision support in planning processes and through monitoring and adaptive management activities. The C&I for the Arrow TSA were based on the Canadian Council of Forest Ministers framework and were refined to address specific local issues through an iterative process that included input and review by professionals, academics, and forestry practitioners, and evaluation by stakeholders. The development process was guided by two directives: that performance-based indicators be emphasized and that these indicators should be credible, measurable, cost-effective, and connected to forestry. The resulting C&I are preliminary—their evolution is shaped by testing and application in forest management planning, and by continuing public review.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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