The Future of Northern Canadian Land Use in the Age of Climate Change
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and land use alterations are interdependent and change in one causes a change in the other. Climate change is projected to expand agricultural lands especially at higher latitudes like northern regions of Canada. However, the spatiotemporal extent of this land use change is not clear and will be affected by multiple factors. This research provides a descriptive modelling and analysis of climate change-driven agricultural expansions (CCDAEs) in northern Canada. We discuss the consequences of CCDAE progress in Canada’s North in terms of climate change-driven soil loss, greenhouse gas (GHG) emissions, and associated environmental impacts. Results revealed that just over 135 million hectares of northern Canada’s lands could change to agricultural lands through different CCDAE scenarios in four timeframes between 2025–2100. The scenarios were categorized to address Indigenous sovereignty on their treaty lands and sustainability of peatlands and mountain areas along with the most likely CCDAE patterns. The CCDAE is projected to cause 29− 185 × 103 megaton (MT) soil loss, and 1.7− 8.6 × 105 MT carbon dioxide equivalent GHG emissions in minimal/maximal situations. This huge CCDAEs in Canada’s north will have considerable footprints on the environment, local communities, climate change mitigation plans, global food security, and local/national economic opportunities. Data and analyses can be used by provincial/territorial governments, policymakers, and environmental planners for future land use changes planning and infrastructure and rural development.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 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 découle