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Enregistrement W4392815698 · doi:10.29173/jaed293

Benchmarking Trends In Aboriginal Forestry

2011· article· en· W4392815698 sur OpenAlexaff
Anna Bailie, Robert Parungao, Melanie Ouellette, Chantelle Russell

Notice bibliographique

RevueJournal of Aboriginal Economic Development · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensTreasury Board of Canada SecretariatNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingWorkforceEarningsGeographyForestryBusinessEconomic growthEconomicsFinanceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The forest has long been a central component of the culture of Aboriginal Canadians, and opportunities for economic development in Aboriginal forestry are emerging in several areas. The amount of forest assets managed by Aboriginal peoples has been increasing as well as the types of business relationships Aboriginal peoples are engaged in are expanding. However, the development of Aboriginal capacity in the forest sector is varied. The educational and skill-levels of Aboriginal workers in forestry is improving, but the average age of the Aboriginal workforce has steadily increased, which reflects a rapidly aging underlying demographic. While the median total income for Aboriginal workers in the forest sector has increased, the number of Aboriginal workers in the forest sector has steadily declined. Further, average income drastically varies depending on whether an individual is on or off-reserve. The earnings of off-reserve Aboriginal forestry workers are very close to those of their non-Aboriginal counterparts, while on-reserve forestry workers are earning less than half of what non-Aboriginals make. Benchmarking these trends is important as it facilitates the continued tracking of the role of Aboriginal peoples in the forest sector as it changes and new areas of opportunity develop.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,017
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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