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Enregistrement W2335933688 · doi:10.33915/etd.5548

Woodland Owners Motivations for Involvement in Landscape Scale Forest Stewardship

2014· dissertation· en· W2335933688 sur OpenAlexfundno aff
Ana Maria Erazo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésRecreationStewardship (theology)WoodlandGeographyAmenityScale (ratio)Environmental resource managementForest managementEnvironmental stewardshipBusinessEnvironmental planningForestryEcologyPolitical scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

West Virginia is mainly covered by forest, most of which is in the hands of private forest (PF) owners. The decisions taken about the management of these properties affect the landscape beyond their parcel boundaries. These forests provide ecological services to society, timber products and recreation. Keeping the forest healthy and productive is very important for the common good. Threats related to development parcelization, invasive species and pests are some of the challenges when trying to maintain forest coverage in WV. To be able to face these challenges it is necessary to plan at a wider scale than the individual parcel. Landscape scale forest stewardship has been thought of as a way to manage the forest in a multiple tenure scenario. Cross boundary collaboration and public -private partnerships are necessary to move in the direction of large scale forest management. Understanding the attitudes, actions and motivations of PF owners is critical to success in this task.;In this study we conducted a public opinion survey in five diverse areas of West Virginia located along the primary inter-state transportation corridors. This research was designed using similar methodology to a study by Finley et al. (2006), to identify the attitudes, motivations and barriers to cross-boundary cooperation of private forest owners in the selected areas. We conducted a survey that gave 293 usable responses. Using Principal Component Analysis and Logistic Regression, four significant predictors for willingness to participate in cooperative activities were obtained: 1) education, 2) management activities conducted in woodland properties, 3) sharing property, and 4) the barrier "no cooperation benefits." Also, two dependent variables "market jointly" and "walking tour" to measure the interest of PF owners in engaging with neighbors in education and planning were obtained. Findings suggest that those with a college degree or higher had more than twice the odds of being willing to participate in cooperative activities, those interested in "share" had five times the odds of being interested in cooperative activities than those than were not. Private forest owners doing management activities on their properties were more inclined to participate in cooperative activities. The barrier "no cooperation benefits" produced odds ratio less than one for both cooperative activity variables suggesting those with an unfavorable view of cross-boundary benefits are less willing to collaborate with neighbors.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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