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Enregistrement W7038602929

Investing in Indigenous Natural Resource Management

2007· book· en· W7038602929 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCDU eSpace Institutional Repository (Charles Darwin University) · 2007
Typebook
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousNatural resource managementNatural resourceLivelihoodAutonomyResource management (computing)Traditional knowledge
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

\n \t\t\tThis book assesses the case for investing in Indigenous natural resource management (NRM) in tropical Australia. Indigenous people provide a number of public goods in relation to environmental management for which they are not remunerated. Their presence on country should be viewed as a national asset. The health of Australia's Indigenous people remains unacceptable. Individual and collective engagement with ancestrally significant land and sea improves health outcomes, while also supporting individual autonomy and social cohesion through cultural practices. This book brings together a broad suite of authors with an understanding of Indigenous NRM and the economics thereof. Indigenous NRM emerges as a 'keystone policy area' that could allow integration of many policy fields commonly considered in isolation. The editors of this book all have wide experience in the fields covered by this book. Professor Marty Luckert from the University of Alberta has been offering insights into the economics of environmental management around the world for decades, Professor Bruce Campbell from Charles Darwin University (CDU) has an international reputation for his work on livelihoods among the rural poor, Julian Gorman (CDU) has played a key role in fostering wildlife-based industries among Indigenous people in the monsoonal tropics of the Northern Territory and Professor Stephen Garnett (CDU) has broad experience in management of tropical environments, particularly northern Australia.\n

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,957

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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