One Health, One Forest: Harnessing Reclaimed Wood as a Sustainable Solution
Notice bibliographique
Résumé
Deforestation is a multifaceted and wicked problem characterized by its complexity and resistance to straightforward solutions. The issue is driven by human activities and has severe ecological, socio-economic, and climatic consequences. Between 1990 and 2015, approximately 129 million hectares of forest were lost globally, a trend contributing to biodiversity loss, increased carbon dioxide emissions, and climate change. In Canada, deforestation due to logging significantly impacts the boreal forests, with consequences such as habitat fragmentation affecting species like the threatened boreal caribou. The Canadian logging industry aims to provide essential raw materials while fostering economic growth and employment, supplying critical resources for sawmills, planing mills, shingle mills, and pulp and paper industries. Despite economic benefits, logging, particularly clearcutting, disrupts natural forest regeneration, soil composition, and water cycles, leading to long-term ecological consequences. The One Health approach, integrating human, non-human animal, and environmental health, is proposed to address this issue sustainably. Actions like those by Forests Ontario and Evergreen focus on reforestation and urban greening, while companies like Consolidated Pallet Co. promote wood recycling. This action plan showcases the potential for community-driven solutions to reduce environmental footprints, enhance sustainability, and foster economic and social well-being.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».