Understanding climate change risk and vulnerability in northern forest-based communities
Notice bibliographique
Résumé
Much research attention regarding climate change has been focused on the macrophysical and, to a lesser extent, the macrosocial features of this phenomenon. An important step in mitigation and adaptation will be to examine the ways that climate change risks manifest themselves in particular social localities. Certain social groups may be at greater risk, not solely because of their geographic location in a region of high climate sensitivity but also because of economic, political, and cultural characteristics. Combining the insights of economics and sociology, we provide an ideal-type model of northern forest-based communities that suggests that these communities may represent a particularized social context in regard to climate change. Although scientific research indicates that northern forest ecosystems are among those regions at greatest risk to the impacts of climate change, the social dimensions of these communities indicate both a limited community capacity and a limited potential to perceive climate change as a salient risk issue that warrants action. Five features of forest-based communities describe this context in further detail: (i) the constraints on adaptability in rural, resource-dependent communities to respond to risk in a proactive manner, (ii) the national and international identification of deforestation as a central causal mechanism in the political arena, (iii) the nature of commercial forestry investment planning and management decision-making, (iv) the potential by members of these communities to underestimate the risk associated with climate change, and (v) the multiplicity of climate change risk factors in forest-based communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».