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Enregistrement W7006391993

Towards New Institutional Arrangements for Managing Forest Commons in Northwestern Ontario

2011· article· en· W7006391993 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueDigital Library Of The Commons Repository (Indiana University) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonsForest industryForest managementCommunity forestryLoggingIndigenousSustainabilityForesterGovernment (linguistics)Commodity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"The forest industry has been the backbone of local economies in many remote locations in Canada. While this industry, which has focused on commodity products such as pulp, paper and lumber, thrived until the early part of this century, in recent years it has faced a major downturn that has resulted in extensive mill closures and unprecedented job losses to forest industry workers. Although municipalities that once benefited from the forest industry through employment and taxation are now experiencing negative social and economic impacts, Indigenous (First Nation) communities have generally been marginalized and historically received little benefit from the forest industry. This study examines the emergence of new institutional arrangements for the management of forest commons in northwestern Ontario (NWO) as an approach to improve the resilience of the communities that inhabit this vast boreal forest region. The study utilizes a qualitative approach based on semi-structured interviews with participants from 10 municipalities and 18 First Nation communities throughout NWO. The study participants include community leaders (mayors, chiefs, council) and key informants familiar with the forestry situation (former loggers and mill workers, lands and resources staff, and economic development officers). The study results have been used to formulate policy recommendations to develop a long-term economic vision to support sustainable local communities and the forest ecosystems that they depend on."

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,152
Écart entre enseignants0,136 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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