Coastal climate change and aging communities in Atlantic Canada: A methodological overview of community asset and social vulnerability mapping
Notice bibliographique
Résumé
Coastal climate change is challenging communities to adapt. More frequent and extreme weather events leading to coastal area flooding and other hazards can present a risk for residents and the infrastructure and services they rely on. This is particularly the case for vulnerable populations such as seniors. Nova Scotia is experiencing this confluence of factors; it has rural and remote coastal communities and the oldest population of any province in Canada. Our spatial study examines these dynamics in five rural and small town municipalities in Lunenburg and Annapolis counties. We combine population model projections and coastal sea rise scenarios to the year 2025–2026 with community asset, infrastructure, and residential property mapping and a review of municipal policies. We forward a framework for understanding coastal climate change impacts on key infrastructure, services, and assets that are relied upon by an older population as well as the current and potential municipal planning responses. We find that critical assets important to older populations are impacted by coastal climate change in our study areas and time frame. This article shares our research methods and findings with the aim of helping communities map change and plan for the future. Les changements climatiques en milieu côtier et le vieillissement des communautés du Canada atlantique: un survol méthodologique de la cartographie des ressources communautaires et de la vulnérabilité sociale Les communautés sont confrontées à des défis d'adaptation aux changements climatiques en milieu côtier. Des phénomènes météorologiques exceptionnels et répétés provoquant des inondations et d'autres dangers dans les zones côtières peuvent exposer à des risques les résidents et les infrastructures et services dont ils dépendent. Les personnes âgées comptent parmi les populations vulnérables particulièrement touchées. Ces facteurs sont réunis en Nouvelle‐Écosse qui abrite des communautés côtières rurales et éloignées et la population la plus âgée de toutes les provinces canadiennes. Cette étude spatiale aborde la dynamique qui s'opère dans cinq petites municipalités rurales situées dans les comtés de Lunenburg et d'Annapolis. Les modèles de projection démographique et les scénarios de hausse du niveau marin en zones côtières à l'horizon 2025–2026 sont mis en parallèle avec la cartographie des ressources communautaires, des infrastructures, et des propriétés résidentielles ainsi qu'un examen des politiques municipales. Un cadre est ensuite proposé afin de comprendre les conséquences des changements climatiques en milieu côtier sur les infrastructures, services et ressources dont la population vieillissante dépend, de même que les mesures actuelles et potentielles prises par les municipalités en matière d'aménagement du territoire. Le constat qui se dégage est que les effets des changements climatiques en milieu côtier affectent les ressources indispensables pour les populations âgées dans les territoires et pour la période sous étude. L'intérêt de diffuser nos méthodes de recherche et résultats est de soutenir les communautés pour cartographier les changements et prévoir l'avenir.
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.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».