MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2062654397 · doi:10.1139/x08-146

Public priorities for sustainable forest management in six forest dependent communities of British Columbia

2008· article· en· W2062654397 sur OpenAlexaffvenueabout
Robert Kozak, Wellington Spetic, Howard W. Harshaw, Thomas C. Maness, Stephen R.J. Sheppard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable forest managementForest managementThurstone scaleEnvironmental resource managementScale (ratio)Certified woodSustainable managementGeographyPublic participationBusinessEnvironmental planningRecreationEcoforestryForest ecologyIntact forest landscapeSustainabilityEcologyForestryPolitical scienceEnvironmental sciencePublic relationsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is critical to understand how the public prioritizes multiple forestry values when establishing objectives for sustainable forest management. While this is a complex and difficult task, a necessary step is to elicit a broad range of public opinions in forest planning to ensure that decisions serve the needs of various forest stakeholders and society at large. This study seeks to understand how six forest dependent communities in British Columbia prioritize a number of attributes associated with sustainable forest management by using a simple survey-based measurement tool, the Thurstone scale. The results suggest that ecological attributes are a higher priority for survey respondents followed by quality of life, global warming, and economic considerations. This paper explores some of the ramifications of the priorities for sustainable forest management measured in these six communities as well as implications for using the Thurstone scale in processes like Public Advisory Groups.

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)0,002
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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations27
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetForest Management and PolicyTravaux en français237 207