Examining forest governance in the United States through the Montréal Process Criteria and Indicators Framework Ex amination de la gestion forestière aux Etats-Unis en utilisant le cadre des indicateurs et des critères de procédure de Montréal Examinando la gobernanza forestal en los Estados Unidos a través del Marco de Criterios e Indicadores del Proceso de Montreal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY This paper examines laws, policies, organizations and other governance elements and arrangements that influence forest conservation and sustainable resource management in the U.S. through a set of 10 Indicators associated with Criterion Seven of the Montréal Process Criteria and Indicators Framework. The applicability and utility of these indicators as a measure of forest governance at the national level is examined and associated quantitative and qualitative data are presented and discussed. In the U.S., a broad range of laws governs public lands, dictating management processes and practices. Federal and state laws protect wildlife and endangered species on all public and private lands, and foster a range of prescribed and voluntary forest practices to protect water, air, and other public goods and services on private lands. Federal and state laws also provide for technical and financial assistance, research, education, and planning on private forest lands. Market based mechanisms increasingly are used to advance forest sustainability, as are policies, programs, and partnerships that link related policy networks, purposes, and desired outcomes across an expanding range of sectors. Nevertheless, challenges in advancing forest sustainability in the U.S. remain, particularly where incentives for sustainable forest management are low and pressures for development and agriculture are high. Furthermore, while such multilateral agreements help identify common forest goals, develop metrics, and report individual country status, they by no means enforce specific forest practices or ensure good forest governance.
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.
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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle