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Enregistrement W4220851401 · doi:10.3389/ffgc.2022.829125

Community Engagement With Proactive Wildfire Management in British Columbia, Canada: Perceptions, Preferences, and Barriers to Action

2022· article· en· W4220851401 sur OpenAlexafffundabout
Kelsey Copes‐Gerbitz, Sarah Dickson‐Hoyle, Sarah L. Ravensbergen, Shannon Hagerman, Lori D. Daniels, Jemina Coutu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Forests and Global Change · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésPreparednessCommunity resilienceCommunity engagementLivelihoodPsychological resilienceEnvironmental resource managementEnvironmental planningWildland–urban interfaceGeographyRisk managementPolitical scienceBusinessPublic relationsPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfires in the wildland-urban interface (WUI) are increasingly threatening lives and livelihoods. These growing impacts have prompted a paradigm shift toward proactive wildfire management that prioritizes prevention and preparedness instead of response. Despite this shift, many communities remain unprepared for wildfires in the WUI due to diverse individual and social-political factors influencing engagement with proactive management approaches. The catastrophic fire seasons of 2017, 2018, and 2021 in British Columbia (BC), Canada, highlighted just how vulnerable communities continue to be and the urgent need to understand the factors limiting engagement to future resilience to wildfire. Our study, conducted prior to the catastrophic fire season in 2017, surveyed 77 community leaders across BC to better understand the factors driving engagement, including risk perception, preferences and support for approaches, and key barriers limiting progress. We demonstrate that wildfire risk is an urgent issue facing communities across BC, but a range of factors drive variable community engagement with proactive wildfire management. First Nations and smaller (≤5,000 residents) communities were less likely to have developed a community wildfire plan, even though First Nations were significantly more concerned than municipalities/regional districts about certain values (such as drinking water and biodiversity) that were at risk from wildfire. In general, proactive approaches that were considered effective were also the most supported. The most highly supported approaches included enforcement of regulations and education, both of which are considered provincial responsibility in BC and are unlikely to alter community values in the WUI. In contrast, approaches involving prescribed burning of the understory had the highest levels of opposition. Despite variability in these individual factors, social-political barriers related to financial and social (time and expertise) capacity primarily limited engagement with proactive wildfire management, including provincial and federal funding programs. However, these barriers are not equally felt across community groups; First Nations identified social capacity (such as expertise on government-sponsored approaches and awareness of funding programs) as significantly more limiting than municipalities/regional districts. Our study illustrates the limitations of implementing a “shared responsibility” of proactive wildfire management in the WUI in BC without targeted supports to address unequal capacity barriers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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