Adoption influences in Ontario’s 50 Million Tree Program
Notice bibliographique
Résumé
Ontario’s 50 Million Tree Program (50 MTP) has been underway since 2007, with a mandate to encourage afforestation in the province. Under this program, Forests Ontario provides financial support to offset the costs of planting trees on properties at least one ha in size; in return, landowners agree to maintain their newly planted trees for a minimum of 15 years. The current study examines adoption influences in the 50 MTP, particularly the role of agricultural land rent values (which help to provide an indication of opportunity cost/trade-offs between agriculture versus forests), the per-tree support level offered by the 50 MTP, and personal motivations such as the desire to enhance wildlife habitat. Our results indicate that landowners in census sub-divisions with lower agricultural land rent values (and therefore lower “opportunity costs”) were most likely to participate in the 50 MTP. Further, census sub-divisions with low agricultural rent values were more likely to show increased trends in forest cover. The effect of the per-tree support offered by the 50 MTP (between $1.25-1.35) on participation in the 50 MTP (and on afforestation in general) was explored, but the limited variation in support levels made it challenging to draw definitive conclusions. Finally, a follow-up survey of 50 MTP participants indicated that wildlife and enhancing native forest cover were the most common motivations for participating in the program.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».