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Enregistrement W4211195104 · doi:10.48044/jauf.2005.037

Characteristics Of Urban Forestry Programs In Utah, U.S.

2005· article· en· W4211195104 sur OpenAlexaboutno aff
Michael R. Kuhns, Brook Lee, Douglas Reiter

Notice bibliographique

RevueArboriculture & Urban Forestry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUtah Agricultural Experiment StationUtah State University
Mots-clésPer capitaPopulationQuarter (Canadian coin)ForestryTree plantingGeographyUrban forestryAgricultural economicsSocioeconomicsDemographyEconomicsSociologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban/community forestry programs in Utah, U.S., were studied; a questionnaire was sent to community forestry contacts in every incorporated community in the state in summer 2002. Respondents reported on program support, budget, management authority and practices, strengths and weaknesses, and training and information needs. Program support from residents, town officials, and employees was fairly strong, with 80% indicating some support. One-quarter of towns have a tree board and celebrate Arbor Day. Towns obtain assistance from nurseries or tree care businesses, Extension, and state forestry, in that order. Two-thirds of communities have a tree-related budget, with a mean budget of US$44,000 and a median budget of $3,000, averaging $2.58 per resident and $25.16 per tree. Total budget generally increased with population, but the smallest towns had the largest per capita and per tree budgets. Most towns spend enough to qualify for Tree City USA's requirement of $2 per capita. The ratio of spending for maintenance versus planting increased from 0.6 for small towns to 4.1 for larger cities. Just under two-thirds of communities have forestry programs. The average number of public trees per town is about 2,300 (median 150), with numbers of trees increasing as population increased, but with trees per capita generally decreasing as population increased, ranging from 0.21 to 0.43 trees per person.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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