Notice bibliographique
Résumé
This textbook is a thorough revision and expansion of Introduction to Forestry Economics by Peter H. Pearse, published in 1990.It is written for undergraduate forestry students taking courses in forest economics and for graduate students with diverse academic backgrounds who are interested in forest management and policy.This book reflects the two authors' more than 50 years of combined experience in teaching undergraduate and graduate courses in forest economics in the United States and Canada.It differs from the earlier book in its additional and updated content and its more advanced, empirical presentation of materials.Yet the emphasis is still on basic economic concepts, principles, and constructs used to analyze key features of private and public forestry decision making.Forestry, as we see it, is the applied science of managing land and trees to advance social objectives, which may relate to the production of industrial timber, recreation, or a variety of other goods and services of value to people.Economics is concerned with choices about how resources are allocated and used to create things of value to people.Having begun careers as foresters and later turned to economics, we have found that the two areas of study converge and complement each other.Forestry involves using land, labour, and capital to produce goods and services from forests, while economics helps in understanding how this can be done in ways that will best meet the needs of people.Moreover, it is increasingly apparent that we cannot isolate forestry from the economic forces that drive other activities.The growing intensity and variety of demands on forests for recreational, aesthetic, and environmental benefits as well as for timber give rise to complicated
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,518 | 0,345 |
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 ».