THE ART AND SCIENCE OF SUSTAINABLE RESOURCE MANAGEMENT PLANNING SCIENCE FORUM PROCEEDINGS
Notice bibliographique
Résumé
What can be more challenging and rewarding than contributing knowledge or developing plans for the management of British Columbia’s natural resources? How can you consider and manage for achieving objectives at various scales and for different values? How can managers combine what they learn from the latest science and indigenous knowledge with the tools and knowledge acquired through years of experience? Why is it important to consider both art and science in developing sustainable resource management plans? How can scientists best contribute their knowledge to sustainability solutions?Forrex, in partnership with the Forest Investment Account–Forest Science Program (fia–fsp), hosted this Science Forum to support exploration of the art and science of sustainable forest management planning. The Forum aimed to:• increase awareness of the challenges, the art, and thescience of sustainable forest management planning;• increase awareness of current projects and initiativesthat are contributing knowledge to improve scienceand knowledge-based resource managementplanning; and• stimulate dialogue between resource professionalsengaged in science and resource managementplanning.Forrex and fia–fsp appreciate the contributions of presenters and registrants, of session Chairs, and of the Forum organizing committee. We are pleased to present the following package of Popular Summaries from some of the presentations and posters as an enduring record of the Forum’s dialogue. Due to certain constraints, not all summaries are presented here. We encourage readers to contact authors of those presentations for more information.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».