Reducing Uncertainties in Managing in British Columbia Waters: Applying an Adaptive Management Mindset on the South, Central and North Coasts
Notice bibliographique
Résumé
British Columbia’s vast coastline is characterized by ecologically rich, rugged, and remote regions where there are many uncertainties about the way that ecosystems function. This translates into a challenge for environmental managers, as it creates considerable uncertainty about which management actions will be most effective for achieving management goals and objectives. Adaptive management can offer a way forward by providing systematic, rigorous approach for designing and implementing management actions to maximize learning about critical uncertainties affecting decisions on environmental management policy and practice. It typically follows a six-step cycle focusing on the implementation and monitoring of management actions that are deliberately designed to reduce critical uncertainty, and adjusting management based on what is learned. In most cases, this approach relies heavily on interdisciplinary collaboration among scientists, managers, resource users, and the broader community. We showcase the application of an adaptive management mindset through three cases along the BC coast. The first is from the south coast, where stakeholders are working to assess options in the process of developing a strategic integrated management plan for Chinook salmon. The second is from the Kemano River on the central coast, where eulachon management is being informed by the evaluation of previous monitoring activities. The third is from the Skeena Estuary on the north coast, where recommendations for future data collection have been designed to address key uncertainties in the management of Pacific salmon. These stories showcase recent successes of applying an adaptive management way of thinking in the region and highlight how this approach can help to reduce critical uncertainties often cited as a barrier to the effective management of our coastal marine resources.
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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) | 0,000 | 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 ».