Increasing the Resilience of British Columbia’s Rural Communities to Natural Disturbances and Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
It is predicted that climate change has increased the frequency and intensity of natural disturbances and weather related natural disasters. Rural forest-based communities are especially vulnerable to changes in natural disturbance regimes influenced by climate change because their economic, social, and cultural aspects of life are closely linked to the local environment and climate. In this article, we discuss the impacts of wildfires on communities as an example of how natural disturbances impact humans. The impacts to humans of wildfire is indicative of the type of effects that other natural disturbances such as widespread insect infestation, landslides, floods, drought, storms, avalanches, permafrost melt, forest diseases, erosion, and gradual ecosystem change can have on communities. First Nations communities may be significantly and uniquely impacted by natural disturbances and climate change due to their remote location, strong connection, and heavy reliance on the environment for subsistence and in preserving their culture and their unique and often vulnerable economic situation. We describe the uncertainty of predicting the frequency and intensity of natural disturbances in a particular location. We suggest that the most effective management response to address this uncertainty is to focus on reducing vulnerability and increasing community resilience. Finally, we list some of the management strategies and tools that communities and those that work with them have been using in British Columbia and elsewhere to increase community resilience to natural disturbances and climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».