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Enregistrement W1798084261 · doi:10.1016/j.jrurstud.2015.09.007

“Communities in the middle”: Interactions between drivers of change and place-based characteristics in rural forest-based communities

2015· article· en· W1798084261 sur OpenAlexaff
Anita T. Morzillo, Chris R. Colocousis, Darla K. Munroe, Kathleen P. Bell, Sebastián Martinuzzi, Derek Van Berkel, Martin J. Lechowicz, Bronwyn Rayfield, Brian J. McGill

Notice bibliographique

RevueJournal of Rural Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaNational Socio-Environmental Synthesis CenterNational Science Foundation
Mots-clésGeographyClimate changeWildernessEnvironmental resource managementAdaptabilityEconomic geographyResource (disambiguation)Diversity (politics)Demographic changePopulationEcologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a socioecological systems perspective, we advance a conceptual approach for characterizing trajectories of change in rural forest-based communities. We call attention to “communities in the middle,” communities positioned within forested regions representing neither unpopulated wilderness nor heavily urbanized or densely populated places on the edge of urban areas. In 2010, these middle places accounted for 27.3% of the continental United States landscape yet less than 5% of the human population. Common shocks, such as the decline of traditional production industries , demographic shifts, new information technologies, climate change , invasive species , and demand for new energy resources, unite these areas. Yet, we observe variation in existing patterns of change across communities, which grows out of interactions between local contexts and larger drivers of change. Focusing on community dynamics, structure, and well-being in transitioning rural forested landscapes, we synthesize insights on three commonly identified development trajectories. We identify interactions among the resource base, connectivity to other places, and social adaptability as critical to these trajectories. Further, we describe vulnerabilities, opportunities, contingencies, diversity, novel recombinations, and mitigation as useful concepts for understanding community pathways within these trajectories. This framework provides a starting point to guide further synthesis, formal meta-analyses, and future interdisciplinary research on change in these important ‘middle’ places.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,119 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations37
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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