The Discursive Context of Forest in Land Use Documents
Notice bibliographique
Résumé
The term forest can signify many different physical realities. However, discourse analysis of Irish National and European Union forestry-related documents indicates ambiguity around this term is often cultivated rather than clarified. We argue here that policy language often embraces the multiple potential affordances within the term forest as a means of discursively bridging contradictions between economic and conservation goals. While this technique increases the readability and acceptability of such documents by diverse user groups and government bodies, it mutes the on-the-ground tensions of what forests mean for locals. Moreover, cultivating ambiguity favors the status quo through circumventing points of contradiction and shifting the work of interpretation and application of such documents to those on-the-ground, therefore perpetuating existing power differentials. As forests are central to resource management and responses to climate change, addressing this tendency is crucial to finding meaningful and place-specific environmental solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,036 |
| Communication savante | 0,020 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».