Strategies to reintroduce prescribed fire as a grassland management process on the Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prescribed fire is a land management practice utilized in fire‐adapted ecosystems to reduce wildfire risks, control invasive, exotic and woody plant species, enhance productivity and biodiversity, and share knowledge of land and culture. Fire exclusion has been the dominant management regime in western Canada since colonization. Efforts to reintroduce prescribed fire often face complex obstacles. The purpose of this research was to evaluate and compare organizational strategies for restoring fire as a land management process in grasslands of Saskatchewan. Agency practitioners with a range of experience in prescribed fire attended a workshop including presentations on agency practices and burn plan reviews. Workshop discussion was recorded, and themes were categorized and summarized. Common themes stressed the importance of access to education and training, information sharing and public engagement. Agencies were limited by institutional and jurisdictional barriers, liability concerns, weather and site complexities and had developed divergent strategies in response. Established programs with trained personnel and investment of significant funds accomplished the largest and most complex areas burned. In contrast, programmes with limited funding used a low‐cost collaborative approach and completed frequent small burns. Solution. In response to the limitations to prescribed fire identified in the workshops, the Canadian Prairies Prescribed Fire Exchange was formed in 2021 to support interagency cooperation. The success of this organization between 2021 and 2024 emphasizes the importance of collaboration to overcome barriers, build successful programmes and accomplish shared conservation goals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».