Similarities and Differences in Barriers and Opportunities Affecting Climate Change Adaptation Action in Four North American Landscapes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change presents a complex set of challenges for natural resource managers across North America. Despite recognition that climate change poses serious threats to species, ecosystems, and human communities, implementation of adaptation measures is not yet happening on a broad scale. Among different regions, a range of climate change trajectories, varying political contexts, and diverse social and ecological systems generate a myriad of factors that can affect progress on climate change adaptation implementation. In order to understand the general versus site-specific nature of barriers and opportunities influencing implementation, we surveyed and interviewed practitioners, decision-makers, and scientists involved in natural resource management in four different North American regions, northern Ontario (Canada), the Adirondack State Park (US), Arctic Alaska (US), and the Transboundary Rocky Mountains (US and Canada). Common barriers among regions related to a lack of political support and financial resources, as well as challenges related to translating complex and interacting effects of climate change into management actions. Opportunities shared among regions related to collaboration, funding, and the presence of strong leadership. These commonalities indicate the importance of cross-site learning about ways to leverage opportunities and address adaptation barriers; however, regional variations also suggest that adaptation efforts will need to be tailored to fit specific ecological, political, social and economic contexts. Comparative findings on the similarities and differences in barriers and opportunities, as well as rankings of barriers and opportunities by region, offers important contextual insights into how to further refine efforts to advance adaptation actions in those regions.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle