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Enregistrement W7033896635

Review and synthesis of sustainable community indicators used in monitoring forest community sustainability / by Abdul Wahid Khan.

2017· other· en· W7033896635 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySustainable forest managementSustainable communityCommunity forestryPovertySustainable developmentSocial sustainabilitySustainable management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this project are: (1) to review literature related to sustainable community \nindicators that will include studies on: social indicators, sustainable forest management \nindicators, and sustainable community indicators; (2) to develop a viable framework for \nmeasuring sustainability of communities; and (3) to develop a list of sustainable \ncommunity categories and indicators. \nTo better understand the effectiveness of sustainable community indicators in \nmeasuring forest community sustainability, the review of literature is divided into two \nparts. The first part covers frameworks that are used by different scientists in the \ndevelopment of sustainable community indicators. The second part covers three studies \nundertaken in the Canadian Model Forest Program (CMFP) to assess forest community \nsustainability. The first study is based on social indicators, the second study is based on \nsustainable forest management indicators, and the third study is based on sustainable \ncommunity indicators. The main reason for selecting all three studies from the CMFP is \nthat only in the CMFP research is being carried out on community sustainability at the \nlocal level by adopting different approaches (indicated above). The results ofthe studies in \nthe literature review are compared to the results of the study in this project to determine the \neffectiveness of the indicators developed in this study. The indicators developed in this \nstudy focus on sector (population, employment, education, poverty and forest operations) \nsustainability as well as across the sector sustainability. Sector sustainability is achieved by \nassessing the present status of the categories. Across the sector sustainability is assessed by \ntaking into account the impact of each sector on the environment, society and economy \n(ESE). Based on the results of this study, it can be said that every sustainable community \nindicator is a social indicator, but every social indicator is not a sustainable community \nindicator. To achieve sustainable development, it is important to treat the ESE as an \nintegrated unit, and not isolated parts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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