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Enregistrement W2058176471 · doi:10.14430/arctic129

Adapting to Climate Change in the Southwest Yukon: Locally Identified Research and Monitoring Needs to Support Decision Making on Sustainable Forest Management

2009· article· en· W2058176471 sur OpenAlexaffvenueabout
Aynslie Ogden, John L. Innes

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental resource managementClimate changeForest managementContext (archaeology)Adaptive managementSustainable forest managementCommunity forestryEnvironmental planningBusinessSustainable managementPlan (archaeology)GeographySustainabilityEnvironmental scienceForestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a community-directed forest management context, research is needed that will help both the managers of forest resources and the community residents who set forest management directions to consider climate change in their decision making. Specific research needed in light of climate change to support implementation of the forest management plan for the Champagne and Aishihik Traditional Territory, southwest Yukon, was identified through 1) sessions with local forest practitioners and 2) a community climate change workshop. Local residents highlighted the importance of formalizing a monitoring network based on local knowledge as part of a broader adaptive management framework. They also wanted an important role in any discussion on adapting existing forest management plans, practices, and policies to incorporate climate change considerations. Forest practitioners expressed a need for research to identify forest management tactics that would enable them to achieve community-directed forest management objectives in light of climate change. Addressing these research needs will have benefits beyond just adapting forest management to climate change. Climate change is providing the impetus and a forum for discussing a broader issue: the need for a more comprehensive research and monitoring program to support the sustainable management of forest resources.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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