A Decision-Analytic Approach to Managing Climate Risks: Application to the Upper Great Lakes1
Notice bibliographique
Résumé
Brown, Casey, William Werick, Wendy Leger, and David Fay, 2011. A Decision-Analytic Approach to Managing Climate Risks: Application to the Upper Great Lakes. Journal of the American Water Resources Association (JAWRA) 47(3):524-534. DOI: 10.1111/j.1752-1688.2011.00552.x Abstract: In this paper, we present a risk analysis and management process designed for use in water resources planning and management under climate change. The process incorporates climate information through a method called decision-scaling, whereby information related to climate projections is tailored for use in a decision-analytic framework. The climate risk management process begins with the identification of vulnerabilities by asking stakeholders and resource experts what water conditions they could cope with and which would require substantial policy or investment shifts. The identified vulnerabilities and thresholds are formalized with a water resources systems model that relates changes in the physical climate conditions to the performance metrics corresponding to vulnerabilities. The irreducible uncertainty of climate change projections is addressed through a dynamic management plan embedded within an adaptive management process. Implementation of the process is described as applied in the ongoing International Upper Great Lakes Study.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».