Yksityismetsänomistajien taimikonhoitotöiden päätöksentekoon vaikuttavat tekijät Suomen metsäkeskuksen itäisellä palvelualueella
Notice bibliographique
Résumé
Opinnäytetyössä tutkittiin yksityismetsänomistajien taimikonhoitotöiden toteuttamisen päätöksentekoon vaikuttavia tekijöitä. Tavoitteena oli lisäksi selvittää, mitkä ovat parhaiten kannustavia tai eniten rajoittavia tekijöitä taimikon varhaisperkauksessa ja taimikon harvennuksessa. \n \nTutkimuksen toimeksiantajana toimi Suomen metsäkeskus. Aineiston hankinta toteutettiin määrällisenä kyselytutkimuksena. Kyselylomake lähetettiin sähköpostitse 10 002:lle Suomen metsäkeskuksen asiakasrekisterin yksityismetsänomistajalle. Kyselyyn saatiin vastauksia 2 300, jolloin vastausprosentiksi muodostui 23 %. Kyselylomakkeiden vastaukset analysoitiin kuvaajien, suorien jakaumien, ristiintaulukointien ja khiin neliö -testien avulla. \n \nTutkimuksen tulosten mukaan Suomen metsäkeskuksen itäisen palvelualueen metsänomistajat hoitavat taimikoitaan kohtuullisen hyvin. Tuloksista saatujen tietojen perusteella taimikonhoitotöistä taimikon varhaisperkausta (53 %) ja taimikon harvennusta (43 %) toteutettiin eniten omatoimisesti. Omatoimiseen taimikonhoitotyön toteuttamiseen kannusti parhaiten metsätalouden parempi kannattavuus (35 %). Ulkopuolisella teetettyyn taimikonhoitotyöhön koettiin kannustaneen parhaiten metsän parempi tuotto työn jälkeen (48 %). Metsänomistajista suurin osa aikoi toteuttaa taimikon varhaisperkausta (81 %) ja taimikon harvennusta (80 %) kyselyä seuraavan 5 vuoden aikana. Osa metsänomistajista (19 %) ei aikonut toteuttaa kyselyä seuraavan 5 vuoden aikana taimikon varhaisperkausta (82 %) tai taimikon harvennusta (83 %), koska kokivat, ettei työlle ole tarvetta.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».