A New Angle on Adaptive Management—Reducing Plausible Vulnerability in the Upper Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
A new approach to identifying climate risks that would require adaptive management is being used on the Upper Great Lakes. The standard practice has been to simulate water related impacts expected under climate change by replacing current climate water supply with projected water supplies derived by downscaling the predicted changes in temperature and precipitation from General Circulation Models (GCMs) to transform the current hydrology. These simulations may provide a rough guess of what the future holds but are not particularly useful for decision making. Nor are they designed to be, although some decision is typically the endpoint of such efforts. For example, questions such as "when should we change our system" or "how much should we change" are difficult to address when no probability can be assigned to a particular climate change outcome used and there's no way to quantify the expected skill of GCM projections in the next century. The new approach presented here begins with stakeholders rather than climate models. Planners ask stakeholders and resource experts what water conditions they could cope with and which would require substantial policy or investment shifts. This is then formalized with a water resources systems model that relates changes in the physical climate conditions to performance metrics of interest to stakeholders. After these are established, hydrologists and climate scientists estimate the plausibility of the water conditions that exceed the coping thresholds, taking into account not only climate change but natural climate variability and stochastic variability observed with a stationary climate assumption. This paper reports on the early stages of a two year effort culminating in a Study Board recommendation to the International Joint Commission in the spring of 2012.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».