Factors Influencing Adaptive Capacity in the Reorganization of Forest Management in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Several studies of U.S. National Forests suggest that declines of their associated forest products industries were driven by synergistic changes in federal governance and market conditions during the late 20th century.In Alaska, dramatic shifts in the economic and political settings of the Tongass National Forest (Tongass) drove changes in governance leading to collapse of an industrial forest management system in the early 1990s.However, 15 years since collapse, the reorganization of Tongass governance to reflect 'new' economic and political realities has not progressed.To understand both the factors that hinder institutional change (inertia) and the factors that enable progress toward reorganization (adaptation), I analyzed how Tongass forest management, specifically timber sale planning, has responded to changes in market conditions, local industry structure, and larger-scale political governance.Inertia was evidenced by continued emphasis on even-aged management and large-scale harvesting, i.e., the retention of an industrial forestry philosophy that, in the current political situation, yields mostly litigation and appeals, and relatively few forest products.Adaptation was evidenced by flexibility in harvest methods, a willingness to meet local demand instead of political targets, and a growing degree of cooperation with environmental advocacy groups.New partnerships, markets, and political leaders at state and national levels can frame a new blueprint for reorganization of Tongass management toward a more sustainable future.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».