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Enregistrement W2256909571

Balancing Communities, Economies, and the Environment in the Greater Yellowstone Ecosystem

2014· article· en· W2256909571 sur OpenAlexvenueno aff
Ryan D. Bergstrom, Lisa M. Butler Harrington

Notice bibliographique

RevueJournal of rural and community development · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSocioeconomics of Resources and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityNational parkNatural resourceEnvironmental resource managementEcosystemPopulationEcosystem servicesResource (disambiguation)Natural resource managementEcosystem managementBusinessGeographyNatural resource economicsEnvironmental planningEcologyEconomicsSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Balancing the needs of local communities, their economies, and associated natural resources is critical to the long-term success of individual communities and larger regions and ecosystems. This is especially true in mountain communities which are increasingly susceptible to land use and land cover changes, and where limited knowledge exists relating to these interactions and the perceptions of local stake holders and decision makers. The Greater Yellowstone Ecosystem (GYE), centered on Yellowstone National Park and extending through parts of Montana, Wyoming, and Idaho, is an ideal location to study the interrelations of economic growth and environmental protection due to the region's complex mosaic of private and public lands, competing natural resource uses, and rapid population growth. The objective of this study was to determine how residents of three communities within the GYE perceive, prioritize, and act upon issues of sustainability community development and natural resource management through key informant interviews. Keywords: sustainability, social-ecological systems, decision-making, perceptions, Greater Yellowstone Ecosystem

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,157 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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