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Enregistrement W4372177623 · doi:10.22230/jem.2010v10n3a437

Community resiliency: Contribution from the forest resources sector

2009· article· en· W4372177623 sur OpenAlexaffabout
W. W. Bourgeois

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensKamloops Art Gallery
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)BusinessSustainabilityProductivitySoftware deploymentForest managementEnvironmental resource managementNatural resource economicsEconomic growthEconomicsGeographyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest-dependent communities in British Columbia are facing a crisis brought about by uncertainty surrounding their future economic viability. For over 45 years, the provincial government has successfully applied the same forest sector model, but it has shown signs of faltering in the last 15 years due to changes involving policies, investors in forest companies, and constraints imposed through the Canada-US Softwood Lumber Agreement. The combination of these influences has resulted in serious deterioration of the connection between the forest companies and forest-dependent communities, thereby affecting the sustainability of these communities. The resiliency of forest-dependent communities (Aboriginal and non-Aboriginal) is critical in this province and depends on a holistic application of environmental, health and wellness, economic, and human capital within the community to create wealth and productivity. The evolving forest sector must contribute to achieving this goal. As a community struggles with an uncertain future and tough economic times, it requires deployment of its resources in an efficient and effective manner. This is best realized through a strategic approach that begins with identifying a vision and goals for community resiliency. Once this groundwork is established, a strategic plan will help to focus available resources on appropriate actions to achieve resiliency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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