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Enregistrement W2296041868 · doi:10.14288/1.0101532

A technique for resource classification and capability analysis in coastal zone management

2011· article· en· W2296041868 sur OpenAlexaff
J. F. T. Spencer

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceResource management (computing)Remote sensingGeologyEnvironmental resource managementEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coastal zone consists of a narrow resource complex occurring at the interface between the sea and land. It not only serves as a transition zone between the marine and terrestrial environments but is also a unique environment possessing qualities which emerge from the dynamic relationship between land and sea. Man has, throughout history, found the resources of this area to be highly desirable for a multiplicity of uses. Now, however, segments of society are expressing considerable dissatisfaction with the way coastal resources have been allocated and abused over the past decades. The unrestrained exploitation of coastal resources has resulted in serious degradation and single purpose co-optation of resources resulting in the denial of benefits from many coastal resources to different groups in society. Such conditions indicate the need to establish coastal zone management institutions which can respond to these problems by producing a mixture of goods relevant to the needs and desires of today's society while preventing future generations from being despoiled of the use of coastal resources. In order to design effective management institutions and policies which can fulfill this need, a careful and systematic analysis of coastal resources' inherent capabilities and limitations must be accomplished. This study postulates that, through the use of a methodology which integrates the evaluation of coastal resources and resource use capability with an evaluation of user resource requirements in an ecological framework, opportunities can be identified for allocated resources to various users in a way that will reduce the degradation of resources and use conflicts. To conduct this study it was necessary to develop a system for classifying and evaluating coastal resources for different uses. The literature regarding coastal resource systems was examined to provide a basis for designing a classification scheme. Additionally, three current resource evaluation techniques were studied for procedures relevant to evaluating coastal resources for a variety of uses. The evaluation procedure used in the study represents a synthesis of parts of these techniques. The technique was applied in a case study to provide a foundation for evaluating its applicability to planning the use of coastal resources. The coast of Whatcom County, Washington, was selected as the case study area. The results of the study were evaluated in a scenario comparing the existing resources-use situation and the county comprehensive plan in the study area to the alternative patterns of resource use revealed by the capability analysis. The classification and evaluation of the coast of Whatcom. County demonstrated that the inherent capabilities and distribution of coastal resources provides an opportunity to design alternative patterns of use allocations. Analysis of user environmental impacts indicated that these patterns could be selected for their utility in reducing user conflicts and the degradation of coastal resources. In addition, the classification and evaluation of the Whatcom County coast illustrated that the technique could be useful for identifying and defining the nature of prospective resource use problems that will affect the design of coastal management institutions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: Autre devis
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,156 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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