La contribution de la forêt au développement territorial durable du Nouveau-Brunswick : état de la situation, enjeux et défis
Bibliographic record
Abstract
La forêt du Nouveau-Brunswick exerce un rôle d’avant-plan sur plusieurs aspects : elle favorise le développement économique, la protection de l’environnement, la structuration et l’occupation du territoire. Ses impacts sociaux sont aussi manifestes. À l’instar des autres ressources, la forêt est susceptible de s’avérer un outil incontournable en vue de promouvoir un développement territorial durable et ainsi d’améliorer la qualité de vie des Néo-Brunswickois. À partir d’une analyse de contenu, l’objectif de cet article consiste à déterminer dans quelle mesure la forêt du Nouveau-Brunswick contribue au développement territorial durable de la province sous l’angle de ses quatre principales composantes, à savoir : l’économie, la société, l’environnement et le territoire. Nos résultats révèlent qu’en raison de la prédominance du modèle néolibéral, la dimension économique semble avoir préséance sur les trois autres aspects du développement et ainsi stimule la croissance. La diversification de l’activité forestière, la promotion d’entreprises tournées vers l’économie sociale et le renforcement de la gouvernance territoriale pourraient constituer des pistes à explorer en vue de préconiser une forme d’exploitation qui réponde davantage aux principes du développement territorial durable.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".