Ecological Footprint and Biocapacity Accounts for Rural Communities in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research partnership, with the Ecological Footprint Institute at York University and the Rural Ontario Institute, was to conduct down-scaled community level Ecological Footprint and Biocapacity accounts (EFBAs) for communities in Ontario. Eight community EFBAs were created as a proof-of-concept design of the accounts, this design was later applied to all communities in Ontario. A top-down methodology was applied, by downscaling Ontario’s Ecological Footprint and Biocapacity and applying data to create scaling metrics. Data sources utilized for the EFBAs, included Statistics Canada, Southern Ontario Land Resource Information System (SOLRIS) 3.0, and Ontario Land Cover Compilation (OLCC) v.2.0. The Statistics Canada data was applied to the Ontario Consumption Land-Use Matrix (CLUM) to scale down the Ontario CLUM data to the community level. SOLRIS and OLCC data was used to identify the area for various land classifications and the Ontario Ecological Footprint report was used to match biocapacity classifications to these land classifications. The resulting EFBAs provided environmental data that will be used by municipal stakeholders to inform decision-making on achieving climate and net-zero goals. This project represents the first-time EFBAs have been created for rural Ontario and presents new data and methodologies to expand the planetary accounting field.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».