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Enregistrement W2150332422 · doi:10.22230/jem.2004v4n2a278

Human Dimensions of Biodiversity Conservation in the Interior Forests of British Columbia

2004· article· en· W2150332422 sur OpenAlexaffabout
David O. Watson, Bonita L. McFarlane, Michel K. Haener

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityEnvironmental resource managementBiodiversity conservationGeographyEcosystemForest managementMeasurement of biodiversityPerceptionEcosystem servicesEnvironmental planningEcologyEnvironmental scienceForestryPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Generally, studies on biodiversity conservation have focused on topics within the natural sciences, such as species and ecosystem concerns. However, an understanding of the human dimensions of biodiversity conservation is lacking. To address this gap, a study was undertaken in the Robson Valley in east-central British Columbia in 2001 to document stakeholders - understanding and perceptions of biodiversity issues, examine potential trade-offs associated with conservation, and provide decision makers with insight concerning the acceptability of potential forest management scenarios. A mail survey was used to collect data from residents of British Columbia and two groups of recreationists. Results show that stakeholders are diverse in their perceptions and knowledge related to biodiversity conservation. A choice experiment was used to examine trade-offs inherent in conserving biodiversity at the landscape level. The choice model showed that respondents preferred options that emphasized biodiversity conservation, and that Robson Valley residents had different preferences than the respondents in the other subsamples. Several potential forest management scenarios were simulated using the choice model results. The potential for future research, and ideas for improving the model, are discussed.

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)0,001
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,148 · 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

Citations18
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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