Notice bibliographique
Résumé
In the United States, the federal government owns more than a quarter of the nation’s landscape—nearly 640 million acres; or more than a million square miles, which, if consolidated, would make it the tenth largest nation on earth. Primarily managed by four federal agencies—the Bureau of Land Management, the U.S. Forest Service, the U.S. Fish and Wildlife Service, and the National Park Service—American public lands have been central to developing the American economy, state, and identity. The history of these lands intersects with critical components of the American past—namely nature, politics, and economics. From the beginning, the concept of “public” has been the subject of controversy, from visions of homesteaders realizing the ideal of the Jeffersonian republic to western ranchers who use the open range to promote a free enterprise system, to wilderness activists who see these lands as wild places, free from human encumbrance. Environmental historian Adam Sowards synthesizes public lands history from the beginning of the republic to recent controversies. Since public lands are located everywhere, including iconic national parks like Yellowstone or the Grand Canyon, Americans at large have a stake in these lands. They are, after all, ours. In a real sense, this book is for those citizens who camp in the national forests, drive through the national parks, or admire distant wilderness landscapes. These readers will gain a greater appreciation for the long and complex history of the range of these places.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,007 |
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 ».