A Participatory Approach to Evaluating Strategies for Forest Carbon Mitigation in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
To be successful, actions for mitigating climate change in the forest and forest sector will not only need to be informed by the best available science, but will also require strong public and/or political acceptability. This paper presents the results of a novel analytical-deliberative engagement process that brings together stakeholders and Indigenous Peoples in participatory workshops in the interior and coastal regions of British Columbia (BC) to evaluate a set of potential forest carbon mitigation alternatives. In particular, this study examines what objectives are prioritized by stakeholders and Indigenous Peoples when discussing forest carbon mitigation in BC’s forests, as well as the perceived effectiveness of, and levels of support for, six forest-based carbon mitigation strategies. We start by describing the methodological framework involving two series of workshops. We then describe the results from the first round of workshops where participants identified 11 objectives that can be classified into four categories: biophysical, economic, social, and procedural. Afterwards, we discuss the second series of workshops, which allowed participants to evaluate six climate change mitigation strategies against the objectives previously identified, and highlight geographical differences, if any, between BC’s coastal and interior regions. Our results effectively illustrate the potential and efficacy of our novel methodology in informing a variety of stakeholders in different regions, and generating consistent results with a surprising degree of consensus on both key objectives and preference for mitigation alternatives. We conclude with policy recommendations on how to consider various management objectives during the design and implementation of forest carbon mitigation strategies.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».