17 Forests in North America: Responding to Social, Economic, and Ecological Pressures
Notice bibliographique
Résumé
Forests are of great importance to the peoples and economies of Canada, the United States and Mexico. Over the past two decades or so, forest values and practices have evolved to encompass economic, environmental, social and cultural considerations. As a result, sustainable forest management and/or ecosystem management have emerged in North America as a new paradigm. The meaning of the paradigm shift differs somewhat between the three countries. In Mexico, sustainable forestry has led to a stronger emphasis on rural development and equitable benefit distribution. In Canada and the US, a higher level of economic development has led to a more exclusive focus on the environment, and increases in wealth, education and life expectancy in these two countries have led to greater demands for a wide array of environmental services from forests. Significant changes have also taken place in forest policies and governance arrangements of the three countries. The reasons for this have been changing government priorities, the influence of forest interest groups, new knowledge about natural disturbances, climate change and dynamics at the forest landscape level, as well as the influence of global initiatives with respect to forest practices. Different management models and approaches have emerged for the purposes of diversifying livelihoods in the case of nonwood forest products, and promoting forest products trade in the case of implementing various forest certification vehicles. The chapter describes these changes and new trends with six illustrative case studies highlighting important issues.
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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 | 0,001 | 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 | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».