Notice bibliographique
Résumé
Non-timber forest products (NTFPs) have long been collected for food, medicine, income, and pleasure, traditionally in rural areas. NTFPs include edible products (mushrooms, nuts, berries, etc), specialty wood products (hand carvings, walking canes, etc.), floral and decorative products (moss, vines, etc.), and medicinal products (ginseng, goldenseal, black cohosh, etc.) and reported sales contribute over {dollar}30 million each year to the West Virginia economy.;West Virginia landowners possess some of the most biologically diverse forest in the United States. Many plants and other products can be derived from these forests for social and economic value. In order to educate, arouse curiosity, and stimulate interest, a variety of outreach methods were employed to best inform landowners about NTFPs One method was to construct six demonstration areas (one in each of the former six Division of Forestry districts) showcasing the most commonly harvested medicinal plants. An "inoculate-your-own" shiitake mushroom workshop was also conducted at each of the sites. The second method used was to compose a booklet of ten case studies that highlighted the challenges/successes, production methods, organizational structure, and marketing methods used by landowners who started and succeeded with their own forestbased business. Finally, in an attempt to gain knowledge about the existing harvesting and interest levels among landowners, a survey was conducted that targeted four counties, two from the traditional blue-collared western region and two from the rapidly urbanizing counties in the eastern panhandle. General demographic information (age, gender, income, education, and occupation) was also collected. In addition, a landowner's willingness to pay and travel to a two-hour workshop was collected to determine future interest and workshop locations regarding NTFPs.;The survey yielded a 32% response rate (531 valid responses; 1649 surveys mailed). Landowners who are from the western region (rural) were 2.7 times (p=0.0105, chi 6.55) more likely to harvest medicinal herbs than 'urban' landowners. The size of the respondent landholdings (in acres) was a significant variable in the medicinal herb, edible, and specialty wood product categories, while age was significant in all four categories. The survey also indicated that landowners who own forested land are also more willing to pay and travel to a two hour workshop than those who do not own forested land.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».