Volunteering for Forest Health: A Public-Private Partnership in Oakville, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Forest Health Ambassador Program, a joint public-private initiative in Oakville, Ontario, Canada, recruits volunteers from the community to assess municipal street trees for health issues and signs of invasive insects. In partnership with municipal employees, staff from BioForest, a private consultant, trains volunteers to inspect trees for a suite of structural and foliar conditions, as well as for signs and symptoms of infestation by emerald ash borer, gypsy moth, and Asian longhorned beetle. Since 2014, 4,871 street trees have been assessed by a growing base of volunteers. The program effectively increases the number of participants involved in the early detection of invasive pests, beyond what government resources typically allow. Thus, the program entails a low-cost investment that provides multiple ancillary benefits and channels community efforts into a cohesive product. The results provide data with direct implications for municipal forestry operations and help identify trends in urban forest health over time. For example, detections of relatively high numbers of gypsy moth egg masses were reported by volunteers, allowing the municipality to take remedial action and mitigate damage. A variety of media are used to advertise the program, including community newspapers and social media, as well as communications in local schools and at community events. The program is well-suited to high school students, who are able to complete curriculum-mandated volunteer hours through the program, while simultaneously gaining environmental knowledge. The program allows for the proliferation of awareness and education pertaining to municipal urban forest issues, particularly those related to invasive species and urban tree health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».