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Enregistrement W2117093952 · doi:10.3390/f2020505

Preparing for and Responding to Disturbance: Examples from the Forest Sector in Sweden and Canada

2011· article· en· W2117093952 sur OpenAlexaffabout
E. Carina H. Keskitalo, Nicole Klenk, Ryan Bullock, Andrea L. Smith, Dawn R. Bazely

Notice bibliographique

RevueForests · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésPreparednessClimate changeCorporate governanceForest managementFutures studiesEnvironmental resource managementAdaptive capacityBusinessDecentralizationDisturbance (geology)Context (archaeology)Natural resource economicsEnvironmental planningPolitical scienceEconomicsGeographyEcologyFinanceForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coping or adaptation following large-scale disturbance may depend on the political system and its preparedness and policy development in relation to risks. Adaptive or foresight planning is necessary in order to account and plan for potential risks that may increase or take place concurrently with climate change. Forests constitute relevant examples of large-scale renewable resource systems that have been directly affected by recent environmental and social changes, and where different levels of management may influence each other. This article views disturbances in the forest sectors of Sweden and Canada, two large forest nations with comparable forestry experiences, in order to elucidate the preparedness and existing responses to multiple potential stresses. The article concludes that the two countries are exposed to stresses that indicate the importance of the governing and institutional system particularly with regard to multi-level systems including federal and EU levels. While economic change largely results in privatization of risk onto individual companies and their economic resources (in Canada coupled with a contestation of institutional systems and equity in these), storm and pest outbreaks in particular challenge institutional capacities at administrative levels, within the context provided by governance and tenure systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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