Forest Landscape Restoration Legislation and Policy: A Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Restoring degraded ecosystems is an urgent policy priority to regain ecological integrity, advance sustainable land use management, and mitigate climate change. This study examined current legislation and policies supporting forest landscape restoration (FLR) in Canada to assess its capacity to advance restoration planning and efforts. First, a literature review was performed to assess the policy dimension of FLR globally and across Canada. Then, a Canada-wide policy scan using national databases was conducted. While published research on ecological restoration has increased exponentially in Canada and globally since the early 1990s, our results showed that the policy dimensions of FLR remain largely under documented in the scientific literature, despite their key role in implementing effective restoration measures on the ground. Our analyses have identified over 200 policy instruments and show that Canada has developed science-based FLR policies and best practices driven by five main types of land use and extraction activities: (1) mining and oil and gas activities; (2) sustainable forest management; (3) environmental impact assessment; (4) protected areas and parks; and (5) protection and conservation of species at risk. Moreover, FLR policies have been recently added to the national climate change mitigation agenda as part of the nature-based solutions and the net-zero emission strategy. Although a pioneer in restoration, we argue that Canada can take a more targeted and proactive approach in advancing its restoration agenda in order to cope with a changing climate and increased societal demands for ecosystem services and Indigenous rights. Considering the multifunctional values of the landscape, the science–policy interface is critical to transform policy aspirations into realizable and quantifiable targets in conjunction with other land-use objectives and values.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».