Social aspects of forest recreation
Notice bibliographique
Résumé
We consider the social aspects of recreational use of forests, such as forest recreants attendance and attractiveness of different stands on the size and type of locality, age, gender, employment. It was estab-lished that recreants distributed fairly evenly by the number of visits to the forest in the summer. Most vacationers are in a forest 1–2 times and 3–4 times per month. Women are in forest considerably less than men. Working in the forest are less likely than senior citizens, students and pupils. Residents of ru-ral areas are more likely than residents of large citie s, visiting the forest. More than 3/4 of the respond-ents prefer to rest in mixed stands, and one in five in the pure stands. More than a quarter of the women surveyed, and almost one in four works in favor of rest in pure stands. More than half of the respond-ents chose the pine stands as a place of rest. A large proportion of respondents (22.1%) of the answers a few tree species, including two species – 15.3%. Dominated by a combination of pine and birch, pine, birch and spruce. Women choose for rest stands consisting of one or two tree species, mostly pine, birch or mixed of these breeds. Men are more varia tion in their choice. Working are characterized by a more flexible approach to the selection of stands for summer vacation. The study offered the best in terms of recreants composition recreational forests of the country.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».