Landowner Acceptability of Silvicultural Treatments to Restore an Open Forest Landscape
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the acceptability of different silvicultural treatments to restore pine barrens, an open, fire-dependent forest landscape type globally imperiled across the northern Great Lakes region of the United States and Canada. In an online survey, we asked family-forest owners (N = 466) in Northeastern Wisconsin about the acceptability of pine barrens restoration treatments through ratings of both verbal descriptions and visual scenarios. An informational statement about pine barrens restoration purposes and goals preceded ratings for half the sample. Across the entire sample, acceptability ratings for eleven verbally-described treatments generally declined as treatments became more intensive, creating greater openness on the landscape. Information recipients found two groups of treatments identified by factor analysis (selective openings, fire) more acceptable than non-recipients, and cluster analysis identified four respondent subgroups, each with varying levels of acceptability. The respondents also rated the acceptability of visual scenarios, with treatment attribute combinations portraying a range of likely restoration alternatives. While we generally found correspondence between verbal and visual acceptability ratings across the entire sample, the groups distinguished by their verbal acceptability ratings did not substantially differ in how they rated the acceptability of the visual scenarios. Implications are discussed for designing and communicating the purpose and value of restoration treatments to stakeholder groups.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 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 ».