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Enregistrement W4390880868 · doi:10.7251/gsf2333004c

Traditional ecological knowledge in forestry: Trends and prospects

2023· article· en· W4390880868 sur OpenAlexafffund
Toby Czarny

Notice bibliographique

RevueГЛАСНИК ШУМАРСКОГ ФАКУЛТЕТА УНИВЕРЗИТЕТА У БАЊОЈ ЛУЦИ · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésCommunity forestryProsperityForestryGlobePolitical scienceBusinessEnvironmental resource managementGeographyForest managementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ensuring the protection of natural environments is vital for the prosperity of future generations. In all forested regions of the globe, local traditions have been essential in creating healthy human-forest relationships. These practices can be summed up as Traditional Ecological Knowledge (TEK), forming an increasingly important factor to consider when developing practical and effective forestry policy. Despite the international community’s gradual acceptance of TEK as a valid policy guide, the field of forestry in many regions of the world continually ignores this crucial concept. As such, many forest ecosystems are harvested in ways that do not reflect the values of local - and often indigenous - communities, resulting in socio-economic divisions and unsustainable environmental degradation. This paper examines the state of TEK in the forestry sector through conducting a comprehensive literature synthesis of thirty-six published papers. Based on trends within the selected literature, the majority of articles identify TEK as providing social, political and economic benefits to the forestry sector. The literature also indicates that governmental and non-governmental forestry actors have and continue to neglect TEK as a policy tool, with 72% of the works examined directly discussing the damaging effects of this trend. The implications of these results are discussed in the light of temporal issues relating to the forestry sector, providing an impetus for both academics and leaders in forestry to consider the importance of TEK in policy and research.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0120,033
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0110,016
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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