Knowledge transfer and extension in the Canadian Ecology Centre – Forestry Research Partnership: From awareness to uptake
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge transfer, including awareness, transfer, extension, training, and education activities, was purposely incorporated into the Canadian Ecology Centre – Forestry Research Partnership (CEC-FRP) at an early stage as part of an adaptive management approach. Over the course of 7 years, the level of involvement from researchers, policy-makers, and forest resource managers in knowledge transfer activities progressed from passive to interactive participation, with each successive stage requiring greater attention to timing and the capacity of participants to take in new knowledge. An interactive approach, dubbed core teams, proved essential in overcoming barriers to the flow of knowledge into practice. Four case examples: (1) revising growth and yield predictions, (2) integrating spatial and nonspatial landscape analysis tools, (3) developing and applying advanced silvicultural decision-making, and (4) applying spray delivery systems, are used to convey the success of knowledge transfer and extension efforts in the CEC-FRP and the essential role of the core teams. Physical, human, and financial resources, coupled with strong involvement by partner organizations, were key factors in the success of knowledge transfer efforts. Key words: active adaptive management, forest management
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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 | 0,042 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».