How do Alberta's, Ontario's and Quebec's forest operation laws respect ecological sustainable forest management criteria in the boreal forest?
Notice bibliographique
Résumé
In order to receive forest certification and to respond to societal desires, many forest companies are attempting to demonstrate that their forest activities are «sustainable». The main objective of this paper is to qualitatively evaluate the ways in which forestry-related provincial regulations in the three provinces (Alberta, Ontario and Quebec) that contain most of the Canadian boreal forest help forest companies achieve certification with respect to ecological criteria. In the process of continually evolving towards sustainable forest management, we evaluate how these provincial regulations governing forest operations can be helpful in maintaining three criteria: biodiversity, the aquatic environment and soils. This study shows that the regulations evaluated have varied in their approach and thus have different strengths that must be underlined: (1) Ontario's approach is the strongest in terms of biodiversity, (2) Alberta and Ontario provide measures to abandon roads after harvesting, (3) Quebec provides the greatest specific measures for protecting waterways and aquatic species, (4) Alberta shows the greatest consideration for maintaining the most soil properties and functions. Better links between different regulations are necessary in all jurisdictions. The continual improvement of Canadian forest rules is often slow and advances at a different pace depending on regulators but it should be supported in all provinces. Key words: sustainable forest management, biodiversity, aquatic environment, soils, Alberta, Ontario, Quebec
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».