Climate and land‐use change impacts on cultural use berries: Considerations for mitigative stewardship
Notice bibliographique
Résumé
Societal Impact Statement Cultural use berries are prized foods and medicines across the United States and Canada, with almost 200 different species used by Indigenous Peoples. Berries are increasingly being impacted by environmental and land‐use change. Berry habitats, how and when berry plants reproduce, and the volume of berries available for harvest each year are shifting widely. These changes are impacting access to, availability of, and consumption of berries. Biocultural stewardship practices, like low‐intensity fire, transplanting, and thinning, can be used in response to these stressors to support berry plant health and productivity as well as a sustained relationship with this important food. Summary Almost 200 different species of berries are used for food and medicine by Indigenous Peoples, with unparalleled nutritional and cultural significance among plant foods. Environmental and land‐use change is increasingly compromising access to, availability of, and consumption of berries. In this review, I consider (a) how climate and land‐use change are impacting cultural use berries across species and places, as documented by Indigenous Peoples and in the scientific literature, and (b) how stewardship practices are being applied to promote resilience and sustainability in berrying landscapes experiencing stress. Climate impacts on Arctic and subarctic berry species include earlier ripening, changes in taste, or increased variability in abundance. These same regions are experiencing a proliferation of shrubs, while forests throughout the lower 48 and Canada are suffering from suffocating fuel loads and stand densities that are not conducive to berry habitat for many species. In the Pacific West, berries are influenced by prolonged droughts and increasing spring and summer temperatures. Climate change impacts are amplified by shifts in land use for forestry and agriculture. Biocultural stewardship practices, like low‐intensity fire, thinning, transplanting, and cultural care, can be used to mitigate these impacts and promote berry microclimate habitats. There is opportunity for intertribal networking and knowledge sharing around berry stewardship practices that will support local and regional climate change responses.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».