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Enregistrement W2509110609

Threats to Coastal Infrastructure from Erosion and Flooding: A Case Study from Herschel Island, Yukon Territory, Canada

2016· article· en· W2509110609 sur OpenAlexaboutno aff
Boris Radosavljevic, Hugues Lantuit, Wayne H. Pollard, Pier Paul Overduin, N. Couture, Torsten Sachs, Veit Helm, Michael Fritz

Notice bibliographique

RevueHelmholtz-Zentrum für Polar-und Meeresforschung (Alfred-Wegener-Institut) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreCoastal erosionFlooding (psychology)Flood mythCoastal hazardsStormClimate changePhysical geographyGeographyCoastal floodArcticCoastal managementOceanographyEnvironmental scienceGeologySea level riseArchaeologyMeteorology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic coastal infrastructure, cultural, and archeological sites are increasingly vulnerable to erosion and flooding due to amplified warming of the Arctic, sea level rise, lengthening of open water periods, and a predicted increase in frequency of major storms. Mitigating these hazards necessitates decision-making tools at an appropriate scale. The objectives of this study were to assess potential erosion and flood hazards at Herschel Island, a UNESCO World Heritage candidate site, and produce a map to be used as a decision making tool. The study focused on Simpson Point and the adjacent coastal sections, because of their archeological, historical, and cultural significance.
\nShoreline movement was analyzed using the Digital Shoreline Analysis System (DSAS) after digitizing shorelines from 1952, 1970, 2000, and 2011. For purposes of this analysis, the coast was divided in seven coastal reaches (CRs) reflecting different morphologies and/or exposures. Using linear regression rates obtained from these data, projections of shoreline position were made for 20 and 50 years into the future. Flood hazard was assessed using a least cost-path analysis based on a high-resolution Light Detection and Ranging (LiDAR) dataset and current Intergovernmental Panel on Climate Change sea level estimates.
\nWidespread erosion characterizes the study area. The rate of shoreline movement in different periods of the study ranges from -5.5 to 2.7 m·a-1 (mean -0.6 m·a-1). Mean coastal retreat decreased from -0.6 m·a-1 to -0.5 m·a-1, for 1952-1970 and 1970-2000, respectively, and increased to -1.3 m·a-1 in the period 2000-2011. Ice-rich coastal sections most exposed to wave attack exhibited the highest rates of coastal retreat. The geohazard map combines shoreline projections and flood hazard analyses to show that most of the spit area has extreme or very high flood hazard potential, and some buildings are vulnerable to coastal erosion.
\n

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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