Similarities and Differences in Barriers and Opportunities Affecting Climate Change Adaptation Action in Four North American Landscapes
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.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».