One option, two countries, several strategies: subjacent mechanisms of assisted migration implementation in Canada and France
Notice bibliographique
Résumé
Climate change obliges societies to develop adaptive strategies in order to maintain sustainable management of resources and landscapes. However, the development and implementation of these strategies require dialogue between researchers and policy‐makers about what they understand for adaptation. This dialogue can be hindered by language differences, the hidden agendas, and conflicting concerns of those involved. In this research study, we explored the mechanisms that underlie the implementation process of assisted migration ( AM ), an adaptation strategy that aims to limit the impact of climate change. We conducted a comparative analysis of 80 semistructured interviews with actors in the forestry sectors in Canada and France. In Canada, our results show a division between the provinces strategies, causing a debate about AM because researchers are wary of the geoengineering and economic arguments that frame AM in areas where the effects of climate change remain unclear. In contrast, we found that the observation of climate impacts is a strong trigger for the application of AM despite an awareness of its associated risks. In France, we explained the absence of AM implementation by a lack of information flow between research and foresters regarding the concept of AM , a cultural attachment of French foresters to their forest landscapes and that climate change effects are not clear yet. Clarity on what implies a true ecological engineering approach in ecological restoration can help maintaining adaptive actions like AM within the general scope of ecosystem management and minimize simplistic applications of adaptation strategies because of climate change.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| 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 | 0,014 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».