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Enregistrement W2181520340 · doi:10.14430/arctic4526

Exposure to Coastal Hazards in a Rapidly Expanding Northern Urban Centre, Iqaluit, Nunavut

2015· article· en· W2181520340 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Scott V. Hatcher, Donald L. Forbes

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoastal floodStorm surgeFetchEnvironmental scienceFlooding (psychology)Intertidal zoneCoastal hazardsSea levelStormFreeboardClimate changeOceanographySea level riseGeographyPhysical geographyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The City of Iqaluit, Nunavut, is an expanding urban centre with important infrastructure located in the coastal zone. This study investigates the exposure of this infrastructure to coastal hazards (rising mean sea level, extreme water levels, wave run-up, and sea ice). Using a coastal digital elevation model, we evaluate the inundation and flooding that may result from projected sea level rise. Some public and private infrastructure is already subject to flooding during extreme high water events. Using a near upper-limit scenario of 0.7 m for relative sea level rise from 2010 to 2100, we estimate that critical infrastructure will have a remaining freeboard of 0.3–0.8 m above high spring tide, and some subsistence infrastructure will be inundated. The large tidal range, limited over-water fetch, and wide intertidal flats reduce the risk of wave impacts. When present, the shorefast ice foot provides protection for coastal infrastructure. The ice-free season has expanded by 1.0–1.5 days per year since 1979, increasing the opportunity for storm-wave generation and thus exposure to wave run-up. Overtopping of critical infrastructure and displacement by flooding of subsistence infrastructure are potential issues requiring better projections of relative sea level change and extreme high water levels. These results can inform decisions on adaptation, providing measurable limits for safe development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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