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Enregistrement W2092269694 · doi:10.1139/x07-214

First Nations, forest lands, and “aboriginal forestry” in Canada: from exclusion to comanagement and beyond

2008· article· en· W2092269694 sur OpenAlexafffundvenueabout
Stephen Wyatt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésForestryCommunity forestryForest managementVisionPolitical scienceGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term “aboriginal forestry” is used increasingly to describe the evolving role of First Nations peoples in Canadian forestry over the last 30 years. This paper reviews a diversity of experiences and identifies issues that have important implications for governments, forest planners, and First Nations: a forestry regime that reflects the interests of governments and industry rather than those of First Nations; variable implementation of aboriginal rights in forestry practice; benefits and problems of economic partnerships; limitations on consultation, traditional knowledge, and comanagement in forestry; and finally, different forestry paradigms. Among these experiences and issues, we recognise different visions for the participation of First Nations peoples in Canadian forestry. At one end of the spectrum, “forestry excluding First Nations” is no longer accepted. The most common form may be “forestry by First Nations,” representing a role for First Nations within existing forestry regimes. Other options include “forestry for First Nations,” in which forest managers seek to incorporate aboriginal values and knowledge in management activities and “forestry with First Nations,” in which aboriginal peoples are equal partners in forest management. However, aboriginal forestry is better understood as a potential new form of forestry that uses knowledge and techniques drawn from both traditions and conventional forestry and is based on aboriginal rights, values, and institutions.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations116
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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