MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1989233283 · doi:10.1080/21580103.2005.9656279

Challenges facing forest educators in North America

2005· article· en· W1989233283 sur OpenAlexaffabout
John L. Innes

Notice bibliographique

RevueForest Science and Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Government (linguistics)Quality (philosophy)Political scienceBusinessFace (sociological concept)ForestryPublic relationsEconomic growthGeographySociologyEconomicsEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forestry educators face many problems today, with these being manifested through declining enrollments. Surveys of forestry graduates from the University of British Columbia, the biggest forestry school in Canada and one of the biggest in North America reveal a complex situation. Students are generally satisfied with the education they receive, and most go on to earn above‐average salaries. However, a significant number remain unemployed two years after graduation, although this may reflect the quality of the individuals more than a saturated job market. Changes in the nature of forestry suggest that current forestry programs need careful evaluation. There appears to be over‐capacity in the education sector, yet there is a marked need for continuing education (although this is not recognized by those most in need of it). In British Columbia, a complete overhaul of the system is needed to ensure better coordination between schools, colleges and universities, continuing education and extension. Any such reorganization will need to look at research funding and delivery, since this is integral to university teaching. The desire to see science‐based forest management is to be welcomed and should provide a strong opportunity for scientists. However, to be effective, practising foresters in both government and industry will need to recognize the limits of their current knowledge.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueForest Science and TechnologyMême sujetForest Management and PolicyTravaux en français237 207