Coping with complexity: Designing low-impact forest bioenergy systems using an adaptive forest management framework and other sustainable forest management tools
Notice bibliographique
Résumé
Forest fuel production is a growing industry in Canada and elsewhere, as governments strive to increase energy security and find alternatives to the use of fossil fuels. While forest bioenergy can provide environmental benefits such as renewability and carbon emissions reductions, the industry can also pose environmental risks through increasing pressure on forest resources. Because large-scale forest bioenergy production is relatively new to Canada, much is still unknown about how such an industry might evolve and impact forest ecosystems. These unknowns, along with the cross-sectoral, multistakeholder nature of the industry, make planning for sustainable forest bioenergy systems quite challenging. In this paper, we introduce some of the challenges to creating sustainable systems, and we discuss how sustainable forest management frameworks like Adaptive Forest Management and Sustainable Forest Management Certification can help to meet these challenges. We also discuss the importance of technology transfer to ensuring that the best available knowledge forms the basis for effective standards and management plans. Sustainable forest management frameworks can help to organize, distil and communicate the growing body of research on forest bioenergy production, link policy to practice through the creation of standards, and incorporate provisions for continual learning and system adaptation, all of which are key to the long-term sustainability of the rapidly evolving forest bioenergy sector. Key words: bioenergy, sustainable forest management frameworks, adaptive forest management, certification, standards, technology transfer
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».