Industrial innovation and infrastructure as drivers of change in the Canadian boreal zone<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Much of Canada’s industrial sector is driven by natural resources and relies heavily on provisioning services supplied by the boreal zone. However, the sometimes intensive processes used by resource-based industries and their associated infrastructure have significantly altered the region, creating concerns over the future socio-ecological health of the boreal zone. Addressing these concerns will require industries reliant on natural resources from the boreal zone to innovate their processes, management, and infrastructure to improve extraction efficiency while contributing to society’s increasing expectations related to sustainability. Here, we explore past, current, and future trends in industrial innovation and infrastructure in the boreal zone for forestry, mining, pulp and paper, oil and gas, and renewable sources of power generation. We assess the role of innovation on the future socio-ecological state of the boreal zone by considering interactions between innovation in industry and infrastructure and other key drivers of change in the boreal, such as atmospheric changes, changing demands for nonprovisioning and provisioning ecosystem services, governance, and demographics and social values. We present future scenarios highlighting three divergent trajectories of change in boreal ecosystems based on past and current states of innovation in industry and infrastructure. We suggest that minimizing impacts of natural resource extraction activities in the boreal zone will only be possible through innovation directly focused on reducing the human footprint on the landscape. Innovation in the information technology sector related to process, management, and end products within these industries and placing greater emphasis on cross-sectoral collaboration will be key to achieving this goal.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».