GIS Technology in Natural Resource Management: Process as a Tool of Change
Notice bibliographique
Résumé
Natural resource management in the United States has experienced dramatic change since landmark legislation in the 1960s and 1970s ultimately brought about high-visibility policy decisions on the public lands of the Pacific Northwest in the 1990s. The socio-political trajectory of that change has moved from institutionally imposed, agency-based decisions toward greater public involvement, increasingly calling upon new technologies to analyse data and communicate scientific findings. An investigation of the use of GIS technology in public involvement in the Coastal Landscape Analysis and Modeling Study in western Oregon finds that use of this technology plays a potentially transformative role that can encourage further movement along this social change–based trajectory but can also constrain it. Use of the technology can constrain change by increasing awareness of uncertainty and by supporting the development of privileged knowledge as held by GIS map-makers, typically scientists. It can encourage change by supporting broader kinds of inquiry and data input, reducing the effects of epistemological differences between scientists and non-scientists, and enhancing the story-making capacity and imagination of all stakeholders. In these respects, the use of GIS technology carries some potential to shift power relationships among scientists and non-scientists participating in the creation of new knowledge. Lasting change along these lines takes time, requiring the building of mutual trust and suggesting that the process of using GIS to analyse and describe landscapes can itself become a tool of change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,039 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».