Feasibility of community forestry in northern Ontario : a socio-economic and biophysical evaluation framework / by Patrick W. Matakala
Notice bibliographique
Résumé
Community forestry has become a much-discussed form of \nforest land tenure and management in Northern Ontario. It \nis a viable approach to community economic development \nespecially among communities that are dependent on the \nforest sector. This study is a broadly-based investigation \nof the socio-economic and biophysical factors that give \ncommunities an inherently high potential for success in new \ncommunity forestry ventures. The factors identified herein \nhave been arranged into a framework which I propose \ngovernment can identify those communities where community \nforestry may have a high chance of succeeding. The factors \nattributing to the success of the North Cowichan community \nforest in British Columbia have been presented for \ncomparative purposes. A total of 15 variables have been \nexamined in this study. This study area covers sections of \nOntario Ministry of Natural Resources? (OMNR) former \nNorthern, North Central, and Northeastern Regions of \nOntario, altogether encompassing 22 communities. Based on \nthe results of the study, the communities of Nipigon, \nGeraldton, Hearst, Wawa, and Marathon would be excellent \ncandidates for pilot projects or in-depth feasibility \nstudies on community forestry. The second group of \ncommunities that may be considered are Terrace Bay, White \nRiver, and Red Rock. I conclude that community forestry is \na viable option for forest land tenure and management in \nsome communities (with high inherent success potential) in \nNorthern Ontario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».