Advancing the role of communications, education, and capacity building in the future of forestry: Communities of practice and community-based learning
Notice bibliographique
Résumé
The evolution from tree- and stand-level prescriptions over a rotation to estate- and watershed-level plans over many generations requires individuals and teams to understand and apply scientific, indigenous, and experiential knowledge to address complex issues. The solution must achieve the business and landscape objectives and stand up to public scrutiny while being both practical and cost effective. Communication, education, and capacity building at a community level are critical to defining forestry solutions. Once a discipline only for professional foresters, forestry is now a community of practice represented by forestry professionals. This community includes�but is not limited to�foresters, engineers, biologists, ecologists, technologists, indigenous knowledge keepers, hydrologists, geologists, and geomorphologists as well as economists and social scientists. Forestry professionals must be able to practically apply knowledge acquired through institutional training and education, as well as knowledge and skills acquired through practice and experience. They must be able to reach out to the knowledge sector when faced with unknowns. The knowledge sector must be able to ethically respond as a community of practice to the demands for new science and continuous community-based learning. This paper investigates the role of the knowledge sector in contributing to communications, education, and capacity building for forestry professionals as well as forest-based communities. The concept of ethical commercialization of knowledge and social capital is also introduced.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».