Les changements climatiques et les critères et indicateurs d’aménagement durable des forêts : plaidoyer pour une vision élargie des relations communauté-forêt au Canada
Bibliographic record
Abstract
La dépendance des communautés envers la forêt dans un contexte canadien est un objet d’études depuis plusieurs décennies. Cependant, à la fin des années 1990 et au début 2000, les communautés canadiennes dites dépendantes de la forêt ont fait l’objet de plusieurs études dans le contexte de la mise en œuvre du développement durable et des critères et indicateurs d’aménagement durable des forêts. Malgré une reconnaissance que les relations communauté-forêt soient multi dimensionnelles, les critères et indicateurs déployés, au Canada, pour mesurer l’atteinte des objectifs de durabilité des collectivités tributaires de la forêt ont été surtout liés à l’économie de l’industrie forestière. Cette emphase économique restreinte est particulièrement problématique dans un contexte de changements climatiques puisque ces derniers affectent les communautés sur un ensemble élargi de valeurs. Cet article met en exergue la nécessité de réviser les critères et indicateurs d’aménagement durable des forêts sous l’angle de l’adaptation aux changements climatiques. La démarche est nourrie par un double objectif : assurer un meilleur suivi des collectivités et identifier les synergies entre l’aménagement forestier durable et l’adaptation aux changements climatiques.
Stored with the screening record, where it is evidence for the labels above.
How this classification was reachedexpand
The three-model screen
all 5,600 screened works →All three models called this out of scope.
Argues for revising criteria and indicators of sustainable forest management under climate change; forest policy indicators, not research evaluation.
This article discusses forest-management indicators and climate adaptation, not indicators of research.
Forest-community sustainability indicators under climate change in Canada; forest policy, not the Canadian research system.
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".