MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2411700104 · doi:10.2737/srs-gtr-82

Legal, Institutional, and Economic Indicators of Forest Conservation and Sustainable Management: Review of Information Available for the United States

2005· report· en· W2411700104 sur OpenAlexaboutno aff
Paul V. Ellefson, Calder M. Hibbard, Michael A. Kilgore, James E. Granskog

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OregonWest Virginia UniversityUniversity of MontanaUniversity of Nebraska-LincolnWashington State UniversityUniversity of WyomingUniversity of WashingtonUniversity of MinnesotaUniversity of MissouriUniversity of PennsylvaniaU.S. Department of the TreasuryUtah State UniversityUniversity of Wisconsin-MadisonWestern Michigan UniversityYale University
Mots-clésBusinessSustainable forest managementNatural resource economicsForest managementNature ConservationEnvironmental resource managementEnvironmental planningEconomicsGeographyForestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review looks at the Nation’s legal, institutional, and economic capacity to promote forest conservation and sustainable resource management. It focuses on 20 indicators of Criterion Seven of the so-called Montreal Process and involves an extensive search and synthesis of information from a variety of sources. It identifies ways to fill information gaps and improve the usefulness of several indicators. It concludes that there is substantial information about the application of such capacities, although that application is widely dispersed among agencies and private interests; which in turn has led to differing interpretations of the indicators. Individual chapters identify a need to further develop the conceptual foundation on which many of the indicators are predicated. While many uncertainties in the type and accuracy of information are brought to light, the review clearly indicates that legal, institutional, and economic capacities to promote sustainability are large and widely available in both the public and private sectors.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0340,048
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetForest Management and PolicyTravaux en français237 207