Action on Sustainable Forest Management through Community Forestry: The case of the Wetzin'kwa Community Forest Corporation
Notice bibliographique
Résumé
Community forestry is a collaborative governance approach to forest management that is seen as a promising tool for implementing sustainable forest management. The expectation of government is that community forests, as managers of public forestlands, will work to achieve sustainability. Little has been written, however, about the ways community forests are being managed in an effort to realize this goal. This paper considers how the Wetzin'kwa Community Forest Corporation (WCFC) in British Columbia is working to sustainably manage its community forest. The study identified efforts taken by the WCFC towards achieving sustainable forest management as perceived by participants, and considered these in relation to indicators established by the provincial government and the Canadian Council of Forest Ministers. The results reveal that WCFC is making progress towards sustainably managing the forest by taking action on issues such as local employment and protecting cultural values. However, it is difficult to make a definitive statement as to whether these efforts are modest or advanced, partly because the WCFC has not developed a set of criteria and indicators to measure its own performance, and also due to the lack of a clear framework from government for measuring the achievements of such small-scale forestry operations in relation to sustainability.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».