A Comparison of Forestry Continuing Education Academic Degree Programs
Notice bibliographique
Résumé
Forestry professionals are expected to be well trained and skilled. This facilitates progress in multiple global efforts to ensure a synergistic contribution of forests and the forest sector to sustainability goals. In recent years, societal demands and expectations associated with forests and the forest sector have changed profoundly. Forests have traditionally been a key resource that contributes to people’s livelihoods; however, this has only been fully embraced among forest professionals within the past 30 years as one of the responsibilities of the sector’s role in society. Forests are the largest repository of carbon stocks and have been assigned a major role in global efforts related to climate change mitigation and adaptation. The changing role of the forest sector is resulting in changes in forestry higher education programs and curricula; however, these changes are occurring unevenly in different regions of the world. One major effort to ensure that forestry professionals have the requisite training and skills, and the ability to implement technical management, public administration, and knowledge creation, are post-graduate training and higher education programs for early career forestry professionals. These programs aim to update a professional’s knowledge and skills to adjust to the changing societal demands on forests, and to address deficiencies in professionals’ undergraduate education. This paper reviews and compares five programs that aim to update and improve knowledge and skills among forest professionals, with a special focus on the Asia Pacific region. After reviewing and comparing several programs, the paper reflects on trends and their possible implications.
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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 ».