Towards Community-Owned Forests: Landowner Perspectives on the Blackfoot Community Conservation Area
Notice bibliographique
Résumé
Duvall, Alison, M.S., Autumn 2006 Environmental Studies Towards Community-Owned Forests: Landowner Perspectives on the Blackfoot Community Conservation Area Chairperson: Dr. Jill Belsky The Blackfoot Community Project is a partnership among the Blackfoot Challenge, a landowner-based watershed organization in the Blackfoot Valley and The Nature Conservancy to purchase and re-sell up to 88,092 acres of mid-elevation Plum Creek Timber Company lands to private and public interests as an alternative to subdivision and fragmentation of the landscape. In line with the project’s goal to maintain the working landscapes of the Blackfoot Valley and rural lifestyle through a “community-driven” process, the partnership has proposed to set aside 5,600 areas of these former timberlands to create the Blackfoot Community Conservation Area (BCCA), an innovative institutional arrangement involving community-ownership. This study is a participatory research project to provide systematic information on questions raised by project leaders concerning the future ownership and management of the BCCA. Its main methods include ongoing participant observation and a mail survey to adjacent landowners of the proposed BCCA to document their priorities and perspectives related to BCCA ownership, management and use. The majority of landowners in the study either supported “community ownership” through the Blackfoot Challenge or raised concerns and asked for more information before making a decision. There was strong support for managing the BCCA for a variety of purposes to meet ecological and social benefits including wildlife habitat, weed management, wetlands/riparian areas, public access, recreation, rangelands/grazing and timber. The thesis emphasizes the importance of developing a BCCA management plan and process that considers all expressed views, though it recognizes the necessity of tradeoffs especially given many value differences between new and generational landowners, especially with regard to the issue of motorized recreational use.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».