Landowner Outreach Education Project Evaluation: Connecting New Family Forest Owners with the Professional Forestry Community
Notice bibliographique
Résumé
The majority of West Virginia's forested land is owned by private family forest owners. These individually owned woodlands significantly impact the whole landscape. Connecting with this population and linking them with services and organizations that offer support is essential as these individuals and families establish their ideal woodland. Absentee landowners, land transfers, and increasing industry and development bring to the landscape a high risk for parcelization and fragmentation. With knowledge and forest management information, many woodland owners can improve the overall health, sustainability, and productivity of these lands.;One of the challenges in promoting sustainable forestry is finding ways to connect with these many thousands of landowners. Direct marketing efforts are used to capture the attention of contemporary consumers to advertise diverse products. We used a direct marketing campaign to offer woodland related information to new landowners in three distinct urbanizing zones in West Virginia. We followed the idea of the Ohio Welcome Wagon in this effort.;The West Virginia Woodland Welcome Wagon began reaching out to new woodland owners through a 10 county pilot program. These new landowners were identified through state tax records and contacted via direct mail. An initial mailing, using postcards, was carried out to allow landowners to request a forestry resource information packet as well as be invited to upcoming workshops. This document will address the findings of a follow up survey conducted six months after the initial mailing.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».