Opportunities for Academic Training in the Science and Practice of Restoration within the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With increasing interest in ecosystem restoration, there is a corresponding need for trained professionals who understand not only the science of restoration ecology but also the management practices and social factors that lead to successful project implementation. We surveyed 300 academic institutions in the United States and Canada with research programs in the ecological, conservation, and natural resource sciences to determine whether current curricula in restoration meet the needs of this growing field. Opportunities to obtain a degree specifically in the field of restoration were extremely limited: only 11 institutions (4%) offered undergraduate degrees, and only four (1%) offered graduate degrees. Half of these programs were established within the last 5 years. Only three programs required more than one course in restoration, and over half did not include any specific core courses in the social sciences. There were more opportunities to obtain a degree relevant to restoration but not specifically restoration focused: 21% of institutions offered such undergraduate degrees and 12% offered graduate degrees. With regard to courses, only 23% of institutions offered courses that specifically focused on restoration, whereas 43% offered courses that included “restoration” in their description. These trends suggest that although training opportunities are increasing, the current pool of programs and courses that explicitly focus on restoration is not sufficient to meet current demand for qualified and experienced restorationists or to ensure that these scientists and practitioners have the training necessary to meet the complex challenges of restoring degraded ecosystems in the future.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».