Dry times: hard lessons from the Canadian drought of 2001 and 2002
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Notice bibliographique
Résumé
Droughts are one of the world's most significant natural hazards. They have major impacts on the economy, environment, health and society. In 2001 and 2002, many regions within Canada experienced unprecedented drought conditions, or conditions unseen for at least 100 years in some regions. This article draws upon a national assessment of this drought with particular attention to its implications for the agriculture and water sectors, although some attention is also devoted to other sectors. The study's methodology involves a comprehensive inter‐disciplinary, cause–effect integrated framework as a basis to explore the characteristics of drought and the associated biological and physical impacts and socio‐economic consequences. Numerous primary and secondary sources of data were used, including public and semi‐public sources such as Agriculture and Agri‐Food Canada, Environment Canada, Statistics Canada, Crop Insurance Corporations and provincial governments, as well as phone interviews, focus groups, print media surveys and economic modelling. Evidence indicates that the risk of drought is increasing as demands for food and water relentlessly climb and the manifestations of climate change become more apparent. The key to better dealing with drought lies in taking the steps necessary to enhance our adaptive capacity and decrease vulnerability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle