Threats, Monitoring, and Policy to Present and Future Climate Change from Algonquin Park (Ontario, Canada) to the Adirondack Park (New York, United States)
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic greenhouse gas emissions have been steadily increasing since the Industrial Revolution. The release of greenhouse gases and the results in changes in global climate have made it a challenge for parks and protected areas to respond to the potential negative impacts to ecological integrity. The predicted rate of climate change is forecasted to be faster than the rate of deglacial warming and a fragmented landscape between large protected areas further contributes to our challenges. The Algonquin to Adirondack corridor provides a corridor for flora and fauna to migrate in the face of climate change. Assessing the perceived threats, current level of monitoring and assessment, and climate change policy provides the framework to assess our preparedness to adapt to climate change on study areas within the Algonquin to Adirondack corridor. To compile data, a literature review was completed and 8 individuals representing 7 governmental and non-governmental organizations were interviewed. The findings include: 1) there are concerns that climate change is affecting study areas, however, climate change is a large problem that many areas are not financially or capacity-wise able to deal with; 2) monitoring and assessment relevant to climate change is occurring within study areas but no standardized method is utilized; 3) budget cuts for all organizations is impacting the ability to accomplish continuous data collection, however, citizen science may potentially fill this gap; 4) there are no specific climate change policies for parks and adjacent regions. The main policy recommendation based on this research is to employ an adaptive management approach to take into account the unpredictable nature of our climate future. Additionally, given the board range of climate change impacts, tackling this issue can be done quicker and more effectively when accomplished strategically and using partnerships across this region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».