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Enregistrement W2325791148 · doi:10.1093/forestry/cpr024

Forest dependence and community well-being in rural Canada: a longitudinal analysis

2011· article· en· W2325791148 sur OpenAlexaffabout
Richard C. Stedman, Mike N. Patriquin, John R. Parkins

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusGeographyUnemploymentLoggingWork (physics)Demographic economicsForest industryEconomic geographyEconomicsEconomic growthSociologyForestryDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The well-being of people living in forest-dependent communities has been studied extensively, but little research has explored how this relationship has changed over time. Some theories suggest that regional differences in well-being should decrease, through the flow of capital and labour, while other work suggests that these inequalities will grow. Our research uses Census of Canada data at the census subdivision level at 5-year intervals between 1986 and 2001 to describe regional differentiation in the relationship between employment in forest sectors (logging, services, pulp and lumber) and unemployment and median family income as indicators of well-being. We found general declines, which varied somewhat by region, over time in forest dependence across the regions and changing composition of the forest industry across these sectors. The relationship between forest dependence and well-being over time varied by region, largely tied to intra-industry sector shifts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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