MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3012282837 · doi:10.21083/ruralreview.v2i1.6054

The Developmental Experience of Forest-Dependent Communities in Developing Countries

2018· article· en· W3012282837 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueRural Review Ontario Rural Planning Development and Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityForest managementLivelihoodEnvironmental resource managementBusinessNatural resource managementCommunity forestryEnvironmental planningSustainable forest managementSustainable managementNatural resourceGeographyForestryAgricultureEconomicsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest management is a key element for sustained community development and climate change mitigation, especially in developing countries. This research sets out to test the hypothesis that community-based management of forests generates more community development benefits and higher forest sustainability levels than state or private sector forest management approaches. This presentation provides background on the crisis of forestry and the potential of communitybased natural resource management (CBNRM). It discusses the different forestry management approaches and presents the results of the analysis of the outcomes identified in different cases of forest management using the Sustainable Livelihoods Framework (SLF). Limitations on the quality and homogeneity of the information provided by the literature reviewed did not support definitive conclusions. However, the cases analyzed suggest that community forest management might create more community development benefits and higher forest sustainability than state and private forest management. The implications for rural Ontario are the potential of CBNRM, the pertinence of the SLF and the need to have homogeneous and comparable indicators when analyzing developmental and sustainability outcomes in rural communities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRural Review Ontario Rural Planning Development and PolicyMême sujetForest Management and PolicyTravaux en français237 207