How extension enhances the knowledge and practice of innovative silviculture in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The pressures facing natural resource sectors have grown in recent decades, especially as they intersect with Indigenous Rights and Title, environmental sustainability, and economic interests. In British Columbia (BC), Canada, forest management and forestry practices have come under significant scrutiny, largely sparked by the public opposition to the harvesting of old-growth forests, increasing severity of wildfires, economic declines in the forest industry, and the impacts of a changing climate. As the pace and scale of these challenges grow, the forest sector must be equipped to innovate and adapt. Here, we contribute our understanding of “how to do extension” in the forest sector and, building on an historical perspective of extension in BC and beyond, offer recommendations for how extension can support innovative silviculture in BC. Extension is a knowledge process that is practiced in five different forms: one-way knowledge sharing, two-way knowledge exchange, participatory exchange, co-produced knowledge generation, and anticipatory knowledge generation. The outcomes of extension include empowering individuals, organizations, and communities to collaborate and connect knowledge and practice to address complex forest-based challenges. Extension in innovative silviculture, and forestry in general, ensures that disconnected knowledge and scientific systems are bridged, providing pathways to help ensure applied research projects fill knowledge gaps for practitioners, and that forest planning and operations meaningfully identify and manage for multiple values.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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 ».