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Enregistrement W2116356075 · doi:10.1139/cjfr-2013-0405

Social contracts and community forestry: how can we design forest policies and tenure arrangements to generate local benefits?

2014· article· en· W2116356075 sur OpenAlexaffvenueabout
Jordan Benner, Ken Lertzman, Evelyn Pinkerton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessForest managementLocal communityCommunity forestrySocial benefitsProcess (computing)Public policyEnvironmental resource managementForestryEconomicsPolitical scienceGeographyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is widespread debate about the best strategies to provide local benefits in forest management. We evaluate recent policy changes in British Columbia, Canada, focussing on attempts to create local benefits from public forests through a community forestry program and broad policy changes in 2003 that removed obligations of tenure holders to process timber in areas near where timber was harvested. These obligations were intended to retain benefits of milling jobs locally and were considered part of a “social contract”. We evaluate these policy changes by asking two specific questions. (1) Do community forest tenures provide more local benefits than major industrial tenures? (2) How have the policy changes of 2003 affected the patterns of fibre flow over the period to 2008? We evaluate these questions through qualitative research and a quantitative fibre flow analysis using a large time-series dataset. Community forests as a group performed better than major industrial tenures in delivering local benefits as we defined them. However, large variation among individual community forests is evident, highlighting the disparate strategies used by communities to promote local benefits. Our fibre flow analysis did not reveal major changes following 2003, suggesting that broader fibre flow trends mask more local perturbations.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,539
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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