A business case for climate change adaptation by forest industry in central Canada: Presented at the CIF/IFC 2020 National Conference and 112<sup>th</sup> Annual General Meeting held 15–17 Sept. 2020
Notice bibliographique
Résumé
Extreme weather events and increasing climatic uncertainty are already affecting the Canadian forest sector. Climate change projections indicate impacts will likely worsen with increasing risk to forest operations and resources. Despite the calls for adaptation, there is little evidence that adaptation is taking place, whether in terms of planning or practices. Much of the forest industry response to date has been ad hoc and reactive. In contrast, Louisiana-Pacific Canada Ltd. (LP) in Swan Valley, MB decided to proactively address climate impacts and risks. A Climate Vulnerability Assessment (CVA) was completed to review past weather-related disruptions, identify their vulnerabilities to both the current weather extremes and to future climates. Through the help of an independent facilitator, the Canadian Council of Forest Ministers’ guidebook was tailored to meet LP’s context and needs. The CVA team identified a wide range of possible adaptation options and created business cases for short-listed adaption priorities that LP is beginning to pursue and implement. The outcomes from this effort show what is necessary to support an adaptation process that is mainstreamed into company decision-making procedures and can be applied more broadly across the Canadian forest sector. One key innovation was the incorporation of business cases into the assessment. Identifying and quantifying the expected benefits helped support vulnerability implementation in several different ways. Furthermore, at a more systemic level, the experience identifies the importance local knowledge plays in advancing adaptation action and how these local efforts can contribute towards supporting more effective climate adaptation action across the entire forest management system. This work also contributes to laying the groundwork for future policy focus, integrating science, and management into forest management systems.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».