Predicting regional cumulative effects of future development on coastal ecosystems to support Indigenous governance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To achieve better biodiversity outcomes and match local governance capacity, cumulative effects assessment frameworks that combine Indigenous and western knowledge to predict future development impacts on biodiversity are needed. We developed a spatial future‐focused model informed by inclusive elicitation and strategic foresight to assess the regional cumulative effects of development on ecosystem health across the land and sea. We collaborated with three First Nations on the Central Coast of British Columbia, Canada, enabling Indigenous priorities, knowledge and values to drive the process, from the choice of priority ecosystem components (including salmon, herring, seabirds and bears), to identifying future development scenarios (based on forestry, energy/mining, tourism and salmon aquaculture sectors). Bayesian networks were populated with empirical data and expert judgement elicited from knowledge holders to predict the cumulative effects of current and future pressures on species and ecosystems. Under current conditions, the lowest probability of persistence was predicted for Pacific salmon (37%), followed by Pacific herring (43%). Under future conditions, the greatest declines in species health were associated with the intense development of mining, tourism and forestry, with up to a 54% decline from the current baseline health estimates predicted for Marbled Murrelets and old‐growth forest. Future outcomes for overall ecosystem health were predicted to be worst in scenarios with high future forestry activities (>60% decline in some areas). The continuation or development of all four industries resulted in an 8% decline overall in ecosystem health across the Central Coast. In contrast, predicted ecosystem health in the tourism economy scenario increased up to 15% in some marine areas, primarily driven by the removal of salmon aquaculture and forestry activities. Synthesis and applications . Our study demonstrates an inclusive, regional approach to assessing the cumulative effects of future development on coastal species. The novel participatory tools and predictive framework draw upon and interweave multiple forms of knowledge, enabling Indigenous values to drive the process, and appropriately integrate Indigenous knowledge into regional cumulative effects assessment. Our interactive web application provides First Nations partners access to all outputs, supporting Indigenous‐led governance and in situ ecosystem‐based management of their lands and water.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».