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Enregistrement W2344194531 · doi:10.14288/1.0103556

Infrastructural adaptation : barriers and challenges municipalities encounter when responding to climate change

2015· article· en· W2344194531 sur OpenAlexaboutno aff
Breanna Bishop

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeAdaptation (eye)Climate change adaptationEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyPolitical scienceRegional scienceEnvironmental sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change has the potential to impact infrastructure in Metro Vancouver municipalities through the changing hydrological regime including increased frequency and severity of storm and rainfall events, as well as through sea level rise. Municipalities are at different stages of responding to climate change, and different challenges and barriers exist when adapting infrastructure to climate change. These challenges and barriers are as follows: Organizational and Regulatory These challenges include issues of jurisdiction in terms of what the municipality controls and what is outside of their control, and ensuring that different groups are able to work together and comprise different timelines, budgets, needs and goals. There could be a stronger level of coordination and leadership to better connect different municipalities in the region. Recommendation: Conduct partnership studies and projects with municipalities that have shared geographies (i.e. coastlines), infrastructure, or interests. This will better connect the region and create a more unified and strengthened response to climate change. Perception Some municipalities have identified perception barriers when responding to climate change. These occur based on the degree of public understanding and willingness to support adaptation initiatives, as well as the amount of political will for mayor and council. These are influenced by the perception of climate change as being in the distant future, as well as competing priorities for immediate action. Recommendation: Public outreach should occur around the benefits of pursuing infrastructural adaptations to climate change. Because few infrastructural changes have been implemented thus far as a direct response to climate change, less public outreach has occurred. However, this will influence public perceptions and the willingness of city council to pursue decisions around climate change adaptation. Economic One continual challenge when implementing infrastructural adaptations is the amount of funding available. This is both with regards to time and resources allocated towards conducting studies and developing strategies, as well as implementing these strategies through infrastructural changes. Recommendation: Conduct partnership studies and projects with multiple municipalities. This will facilitate cross-municipal collaboration as well as reduce the financial and resource pressures placed on one individual municipality. Informational Although data and information about climate change is available, this is not practical for establishing design criteria. This can lead to adjacent municipalities interpreting values differently, and responding in different ways. Additionally, a challenge exists when trying to adapt to climate change while considering seismic potential of the region. Recommendation: Work with municipalities to translate climate change data and studies into more coherent design criteria. Additionally, when establishing design criteria this should consider seismic potential, and how climate change will interact with that.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,920

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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