A modelling approach to inform regional cumulative effects assessment in northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Cumulatively, the effects of resource extraction and climate change have the potential to cause an unprecedented change to the ecosystems and livelihoods of Indigenous communities in Canada’s northern regions. Maintaining environmental and community values in the presence of such change will require a comprehensive understanding of potential long-term risks and opportunities to prevent or mitigate risks at the regional level. However, assessing the cumulative impact and benefits of the multiple disturbances at the regional level is complex due to the interaction of numerous drivers, values, actors, assessment scales, planning, and decision-making processes. We develop an integrated risk and cumulative effects (CE) management methodology to inform regional assessment by combining conceptual modelling through bowtie analysis and quantitative scenario analysis using ALCES Online (AO) simulation. We applied the framework using a case example in the Ring of Fire region of northern Ontario, Canada, to assess the CE of climate change, land use change, and wildlife harvest on the moose ( Alces alces )-wolf ( Canis lupus )-caribou ( Rangifer tarandus ) prey-predator system. The bowtie risk analysis provided a mechanism to define the management problem by identifying threats that contribute to risk, associated consequences, and specific management strategies that could be pursued under legislative frameworks and changes to maintain the sustainable dynamics of the moose-wolf-caribou system (MWC). The AO simulation of different levels of development and moose harvest, as well a baseline scenario that excluded climate change and development, allowed for a comprehensive examination of the complex processes driving the social-ecological system. The scenario analysis suggests that moose harvest can promote balance in the MWC system but only if applied in a sophisticated manner that limits moose harvest in areas with high road density, increases moose harvest in more remote regions susceptible to moose population expansion with climate change, and prioritizes Indigenous moose harvest to ensure a sustainable supply of moose for subsistence harvest. The case example shows how conceptual and quantitative modelling can provide the strategic perspective required for regional assessment.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».