The State of the Great Outdoors: Charting Recent Trends, Assessing Funding Needs, and Understanding Americans’ Connection to Nature
Notice bibliographique
Résumé
CommentaryIn 2008 and 2009, the Outdoor Resources Review Group (ORRG), a private bipartisan panel of recreation professionals, public officials, and conservation advocates, assessed priorities, challenges, and opportunities in managing the nation's land and water resources.The 17-member panel, with U.S. Senators Lamar Alexander (R-TN) and Jeff Bingaman (D-NM) as honorary co-chairs, held a series of public meetings and focused workshops that culminated in a report presented to the Secretary of the Interior.In support of the ORRG effort, my colleagues and I at Resources for the Future conducted an independent assessment of trends in demand and supply of open space, parks, and public lands-as well as funding and financing of these resources-during the past quarter-century.I Our research revealed 2 especially important findings.First, there has been a marked shift from public funding of national parks and other publicly owned lands to private sector funding, largely through conservation land trusts, and to public funding of conservation easements on private land.In addition, the focus 25 years ago was on parks and recreation lands, but emphasis has shifted toward wildlife habitat, farmland, wetlands, and other kinds of open space.Second, the picture revealed through data on Americans' time spent outdoors, park visits, participation in recreation activities, and other information is a puzzling one that suggests a need for more research.Voters routinely support conservation financing referenda at very high rates and polls often show high support for parks and open space, yet the average American spends fewer than 2 hours per week in outdoor pursuits.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».