Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».