Bridging science and law across jurisdictions in Canadian species at risk policy : four case studies
Notice bibliographique
Résumé
1.0 Introduction -- 2.0 Methods -- 3.0 Federal Legal Measures for Species at Risk in Canada -- 4.0 Provincial Legal Measures for Species at Risk in Ontario -- 5.0 Ontario Species at Risk: Two Case Studies -- 6.0 Provincial Legal Measures for Species at Risk in British Columbia -- 7.0 British Columbia Species at Risk: Two Case Studies -- 8.0 Policy Recommendations -- 9.0 Conclusions and Applications for Future Research. The purpose of this thesis is to evaluate the effectiveness of current legal measures for protecting species at risk in Canada through an interpretive qualitative method. Four species case studies were analyzed: The Eastern Loggerhead Shrike, Jefferson Salamander, Northern Spotted Owl, and Vancouver Island Marmot. Policy recommendations for reforms arising from the research are: i) inter-jurisdictional cooperation is imperative for protecting species at risk; ii) dedicated species at risk legislation is crucial, and it is recommended that such legislation exist at both federal and provincial levels; iii) flexibility instruments and exemptions to existing law should be scientifically informed and used cautiously; iv) private landowners are significant stakeholders and stewardship efforts are important; v) scientific information and the definition of critical habitat for species at risk are crucial. The thesis concludes that a science-based precautionary approach to species protection is fundamental to address the plight of species at risk in Canada.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».