An Integrated Approach for Evaluating Adaptation Options to Reduce Climate Change Vulnerability in Coastal Region of the Georgia Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents an integrated approach that integrates climate change impact assessment/vulnerability identification, adaptation option evaluation, and multi-stakeholder participation. The integrated approach was applied in the Georgia Basin (GB) for identifying desirable adaptation options to reduce climate change vulnerabilities. Different computer-based and non-model based methods were adopted to form the integrated approach. These tools include environmental simulation modeling, geographical information system (GIS), internet multi-stakeholder consultation, and multi-criteria decision making (MCDM). The research started with the identification of vulnerabilities of ecosystems, coastal areas, and economic sectors to climate change. This was followed by an online survey and interviews that allow stakeholders to conduct a multi-criteria evaluation of adaptation options. The analytic hierarchy process (AHP), an MCDM technique, was adopted to develop an adaptation evaluation tool to identify the priorities of sustainability goals/indicators and to rank desirability of adaptation options. The case study in the Georgia Basin of Canada provides some articulation on how the integrated approach can provide an effective means for the synthetic evaluation of the general desirability levels of a set of adaptation options through a multi-criteria and multi-stakeholder decision making process. Thus, the study contributes to the science on adaptation option evaluation. While the case study identified and evaluated a number of adaptation options to deal with potential vulnerabilities to climate change in several key sectors in the region, this paper focuses on sea level rise (SLR) impacts and adaptation options for the coastal region management. The completed research results of the case study are described in the final report submitted to Climate Change Action Fund of Canadian Government (Yin, 2001).
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».