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Enregistrement W2963728569 · doi:10.21083/surg.v11i0.4392

An Evaluation of Crown Forest Management in Ontario from a Free Market Environmentalist Approach

2019· article· en· W2963728569 sur OpenAlexaffvenueabout
Natalya Garrod, Vanessa Barbini, Emma Fox, Marc Szatkowski

Notice bibliographique

RevueSURG Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueForest managementBusinessCertified woodChristian ministryCrown (dentistry)Stewardship (theology)LoggingContext (archaeology)Natural resource economicsTransparency (behavior)Environmental resource managementExternalitySustainable forest managementForestryEnvironmental planningEnvironmental scienceGeographyEconomicsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the forestry and logging industry in Crown forests in Ontario. We present historical trends on harvested areas, employment, revenue collected by the province, biophysical impacts, and revenue from the industry. We discuss the institutional context of Crown forest management in Ontario which includes a description of the Ministry of Natural Resources and Forestry (MNRF) and NGOs such as the Sustainable Forestry Initiative and the Forest Stewardship Council. We conclude that the current management of Crown forests in Ontario is not achieving maximum potential, as we found that there is a decline in employment and revenue from the industry. We recommend a Free Market Environmentalist (FME) approach to Crown forest management in Ontario. This approach involves common property management and the establishment of Forest Trusts. Current management does not take into account externalities that FME would, which could enhance potential in order to achieve maximum employment and revenue. There is a lack of biophysical data being collected to document the impact on key wildlife species and there is a lack of transparency regarding the management of crown forests by the MNRF. The Haliburton forest was used as case study which emulates an example of a FME approach.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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