Transfer of climate knowledge via a regional climate-change management body to support vulnerability, impact assessments and adaptation measures
Notice bibliographique
Résumé
We provide an overview of how climate-change-science knowledge transfer is achieved at Ouranos in support of vulnerability and impact assessments and adaptation (V&I&A) activities.Ouranos is a Canadian consortium concerned with regional climatology and adaptation to climate change, launched in 2002 by the Government of Québec, Hydro-Québec and the Meteorological Service of Canada to coordinate climate-change research in Québec.Focusing on Ouranos' ongoing V&I&A projects in coastal regions, we describe the current knowledge-transfer environment.We also discuss how climate indices and indicators of vulnerability -which are developed by Ouranos following a 'pressure-state-response' (PSR) framework -form useful knowledge-transfer tools.Two specific case studies exemplify the development of (1) a set of temperature-trend indices for southern Québec and (2) climate-social indicators for the assessment of risks to public health due to extremely high temperature events.Case Study (1) illustrates how a systematic analysis of climate variability and relevant indices of extremes can be useful for decision makers at regional scales (southern Québec).Case Study (2) examines the potential, and feasibility, of using a risk-assessment framework for regional climate-change studies that focus on impacts and adaptation.
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».