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Enregistrement W1787735794 · doi:10.3138/cpp.2014-055

How Can Aging Communities Adapt to Coastal Climate Change? Planning for Both Social and Place Vulnerability

2015· article· en· W1787735794 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)Climate changeGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental planningExtreme weatherVulnerability assessmentPopulationAsset (computer security)Social vulnerabilityPsychological resilienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal climate change in the form of rising sea levels and more frequent and extreme weather events can threaten community assets, residences, and infrastructure. This presents a particular concern for vulnerable residents—such as seniors aged 75 years and older. Our spatial study combines census area cohort population model projections, community asset mapping, and a municipal policy review with coastal sea rise scenarios to the year 2025–2026. This integrated information provides the basis to assess the vulnerability of our case study communities in Nova Scotia, Canada. Nova Scotia has the oldest population of any Canadian province, the majority of whom reside in coastal communities on the Atlantic, making it an ideal site for such analysis. Through this work we forward a useful decision-making support tool for policy and planning—one that can help coastal communities respond to the particular needs of seniors in rural areas and adapt to impacts of coastal climate change. Throughout we argue that social vulnerability must be considered alongside place vulnerability in the design of climate change adaptation and mitigation efforts. This is not just an issue for coastal communities, but for all communities facing the effects of extreme weather events.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,337
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,041 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle