The Delphi method as an alternative to standard committee meetings to identify ecological issues for forest ecosystem-based management: A case study
Notice bibliographique
Résumé
The face-to-face committee meeting is one of the most common expert consultation methods used in forest management. However, it is also laden with disadvantages, such as potential inequity in its consideration of participant opinion and the time involvement required. This led us to evaluate another expert consultation method, the Delphi method, namely by implementing it to identify ecological issues associated with second-growth boreal forests in eastern Canada. We compared this method to the committee meeting method with regard to the time investment required and the efficiency of the consultations. In all, 21 experts participated in three rounds of our implementation of the Delphi method. Subsequently, we administered an appreciation survey comparing the participants’ attitudes vis-à-vis the two methods. These comparisons showed that Delphi was less time-consuming compared to a committee meeting consultation of comparable scope. Participants also considered the Delphi method to be fair and impartial, as all opinions were considered, which is frequently not the case in committee meetings. That said, participants believed that committee meetings allowed for a greater understanding of others’ opinions. Overall, the application of the Delphi method was shown to be a promising way of determining forest ecosystem management issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».