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Enregistrement W4385747027 · doi:10.59962/9780774821544-003

Preface

2011· book-chapter· en· W4385747027 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of British Columbia Press eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5180,345

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,147 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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