MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2068285669 · doi:10.5558/tfc86697-6

Public participation in British Columbia forest management

2010· article· en· W2068285669 sur OpenAlexaffvenueabout
Howard W. Harshaw

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable forest managementCertified woodPublic participationCertificationNegotiationBusinessCommissionContext (archaeology)Environmental resource managementCitizen journalismNatural resource managementForest managementResource management (computing)Natural resourceEnvironmental planningEcosystem managementPolitical sciencePublic administrationForestryGeographyEcosystemComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conceptions and challenges of public participation in British Columbia are reviewed to identify those characteristicsof planning processes that serve to benefit or constrain the interests and needs of public stakeholders. Perspectives onpublic participation, including representative and participatory democracies, and approaches to incorporating publicperspectives in decision-making (i.e., shared decision-making, consensus-building, and interest-based negotiation) arepresented to demonstrate the different approaches (and their benefits and challenges) available for providing opportunitiesfor public participation. Lessons from other natural resource management contexts are distilled and used to evaluatethe BC context. Three principal forest planning and management frameworks (the Commission on Resources and theEnvironment, Land and Resource Management Plans, and sustainable forest management certification) are examinedin light of whether meaningful opportunities for public participation were provided.Key words: public participation, British Columbia, Commission on Resources and the Environment, Land and ResourceManagement Plans, sustainable forest management certification

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Forestry ChronicleMême sujetConservation, Biodiversity, and Resource ManagementTravaux en français237 207