The Future of Northern Canadian Land Use in the Age of Climate Change
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».