COVID-19 and Forests in Canada and the United States: Initial Assessment and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
Information on the initial effects of a novel coronavirus, COVID-19, during 2020 on forests in Canada and the United States was derived from existing published studies and reports, news items, and policy briefs, amplified by information from interviews with key informants. Actions taken by governments and individuals to control the spread of the virus and mitigate economic impacts caused short-term disruptions in forest products supply chains and accelerated recent trends in consumer behavior. The COVID-19 containment measures delayed or postponed forest management and research; a surge in visitation of forests near urban areas increased vandalism, garbage accumulation, and the danger of fire ignitions. Forests and parks in remote rural areas experienced lower use, particularly those favored by international visitors, negatively affecting nearby communities dependent upon tourism. Physical distancing and isolation increased on-line shopping, remote working and learning; rather than emerging as novel drivers of change, these actions largely accelerated existing trends. On-line shopping sales had a positive effect on the packaging sector and remote working had a negative effect on graphic paper manufacturing. More time at home and low interest rates increased home construction and remodeling, causing historically high lumber prices and localized material shortages. The response to the pandemic has shown that rapid social change is possible; COVID-19 presents a once in-a-lifetime opportunity to shift the global development paradigm toward greater sustainability and a greener, more inclusive economy, in which forests can play a key role. In both Canada and the United States, the notion of directing stimulus and recovery spending beyond meeting immediate needs toward targeting infrastructure development has momentum.
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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 ».