Review of climate change adaptation and mitigation implementation in Canada's forest ecosystems part II: successes and barriers to effective implementation
Notice bibliographique
Résumé
With its northern location, the exposure and vulnerability of Canada's forest ecosystems to climate change impacts are all too glaring. While there is now an extensive body of literature describing expected climate change impacts and potential responses, studies characterizing the implementation of adaptation and mitigation practices in forest management remain rare in the Canadian forest sector. Using a systematic literature review, we examined reports on forest management practices implemented in response to climate change, specifically focusing on governance and institutional arrangements that either support or limit climate change adaptation and mitigation responses. Our literature sample size of 24 documents suggests that the body of literature reporting on adaptation and mitigation practices in forest management is scarce. Governments remain the dominant actors providing funding and leading the implementation and reporting of climate change adaptation practices, primarily in response to national or international climate change commitments. Forest practices such as enhanced silviculture, assisted migration, and nature-based solutions were the most frequently reported. However, given the scarcity of literature, it is difficult to conclude the scope of climate change adaptation practice uptake in Canada. Barriers such as lack of information/data, inter-jurisdictional knowledge transfer, policy conflicts, forest tenure models, technical capacity gaps, and economic barriers to adaptation need to be overcome to strengthen climate change response in forest management. Better coordination of reporting at the provincial and national levels and improved information flows between private sector organizations and governments are needed.
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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 | 0,000 | 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 ».