Characteristics of the Canadian National Historic Site system for the conservation of historic agricultural landscapes
Bibliographic record
Abstract
歴史的な農村景観の動態保全には、管理主体の保全意識と技術の向上が重要であり、日本においてはそれらを誘発するための仕組みが求められる。カナダでは、ナショナルヒストリックサイト（以下 NHSと称す）制度により、動態保全の概念にもとづいて歴史的な農村景観の保全に努めている。本論文は、NHS制度の特徴を明らかにし、歴史的な農村景観の保全をめぐる日本の課題への知見を得ることを目的とする。 はじめに NHS制度の概要と、管理主体の保全意識と技術の向上につながる制度の特徴を整理した。それらを踏まえ、バックストンNHSとスターリング NHSを事例として具体的な運用実態を検証した。 以上より得られたNHS制度の特徴は、次のとおりである。 （1）保全目標文書（CIS）の作成過程に管理主体を関与させることで、保全意識の向上を図る。また、CISの多様かつ詳細な保全対象の設定によって、管理主体の保全意識と技術の向上を図る。 （2）事業主体である公園局の支援提供により、管理主体の保全意識を高めるとともに、力量に応じた保全技術の向上に寄与する。 （3）これらの過程に、公園局が積極的に管理主体に関与し、制度を推進している。
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".