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Enregistrement W3039934230 · doi:10.1139/cjfr-2019-0415

Public and forest landowner attitudes towards longleaf pine ecosystem restoration using prescribed fire

2020· article· en· W3039934230 sur OpenAlexvenueno aff
Jason Gordon, John Willis, Robert K. Grala

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePlace Attachment and Urban Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJoint Fire Science Program
Mots-clésRestoration ecologyForest restorationPrescribed burnLand tenurePublic landGeographyEcosystemScale (ratio)Environmental resource managementDisturbance (geology)Fire regimeEcologyForest ecologyForestryEnvironmental scienceBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Once dominant across the United States (US) Southeastern Coastal Plain, the longleaf pine (Pinus palustris Mill.) ecosystem covers a fraction of its historic geographic range. Restoration efforts have largely occurred on public lands, while most private forests feature alternative pine species. A better understanding of public interest in ecological restoration is critical to sustained efforts and successes. This research examines both forest landowner and general public interest in longleaf pine restoration. Results contribute to research on the social dimensions of ecological restoration, much of which has focused on small-scale projects rather than landscape-scale initiatives. In addition, this study addresses the lack of knowledge regarding factors driving attitudes towards ecological restoration other than demographic and psychometric variables. We employed a telephone survey of 2700 participants across eight states in the southeastern US in the historical range of longleaf pine. A majority of respondents supported restoration as a general goal and were supportive of the use of prescribed fire as a restoration practice. Place attachment, knowledge about longleaf pine, and age were among the significant predictors of restoration support. Findings have implications for future research focusing on sociocultural influences of restoration projects, as well as expanded public support for restoration of fire-maintained ecosystems.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,132 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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