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Enregistrement W1965549780 · doi:10.5558/tfc79799-4

Forest resources education in Canada

2003· article· en· W1965549780 sur OpenAlexafffundvenueabout
V Nordin, Roxanne Comeau

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest Service
Mots-clésAccreditationCurriculumBusinessService (business)Community forestryForestryForest managementPublic relationsPolitical scienceSociologyPedagogyGeographyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a new focus on forest education, forest practitioners and forest workers will redefine their roles and modify their educational training to reflect changing needs. Challenging working environments compatible with a new generation of high-tech forest practitioners need to be established by employers. Information technology will revolutionize the delivery of forest resources education and the procedures and motivation for life-long learning. The educational environment will transform increasingly from didactic to interactive problem-based learning and professors will emerge as creative facilitators of knowledge, and have a profound influence on the development of forest education. The forestry schools will need creative partnerships at home and abroad to support their mandates in education, research, and public service. Inventive, visionary leadership by the forestry schools will be essential so that the schools become leading players in national and global affairs. Aboriginal communities are facing new challenges and assuming growing responsibilities in managing their forest lands and enterprises. Exceptional measures are needed to educate forest practitioners and forest workers of Aboriginal ancestry via partnerships with forest industry, governments, academic institutions, and forestry resources associations. Key words: education, forestry resources, teaching, accreditation, information technology, curriculum, continuing education, Aboriginal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,004

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2003
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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