Reply to the comment by Wellstead et al. on “Barriers to enhanced and integrated climate change adaptation and mitigation in Canadian forest management”
Notice bibliographique
Résumé
In commenting on our review about barriers to climate change adaptation and mitigation (Williamson and Nelson 2017, Can. J. For Res. 47(12): 1567–1576, doi: 10.1139/cjfr-2017-0252 ), Wellstead et al. (2018, Can. J. For. Res. 48(10), doi: 10.1139/cjfr-2017-0465 ) argue that the “functionalist assumptions” underlying barriers analysis in general and our paper in particular are problematic. They also argue that barriers analysis — a method widely employed both in scholarly climate change adaptation research and in national and international climate change assessments — should be replaced by approaches that remain untested in the context of climate change adaptation research, particularly in forestry adaptation and mitigation research. We believe that neither the scholarly research on adaptation and mitigation barriers nor our review have characteristics of functionalism or imply functionalist assumptions. Moreover, we disagree that barriers analysis can be replaced by the methodologies that they propose because these latter approaches address different aspects and features of processes supporting movement toward comprehensive and integrated adaptation and mitigation in forest management. We do agree that there are knowledge gaps relative to examinations and explanations of causal mechanisms to explain decision-making and policy process outcomes that have already occurred, and we encourage research to address these gaps. Ultimately, this aspect of social science research is complementary to, not a substitute for, barriers research.
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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 | 0,019 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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 ».