Climate change and Canada’s north coast: research trends, progress, and future directions
Notice bibliographique
Résumé
This paper identifies and characterizes current knowledge on climate change impacts, adaptation, and vulnerability for Canada’s northern coastline, outlining key research gaps. Warming temperatures and increased precipitation have been documented across the northern coast, with the rate of sea ice decline ranging from 2.9% to 10.4% per decade. Storm intensity and frequency is increasing, and permafrost is warming across the region. Many of these changes are projected to accelerate in the future, with in excess of 8 °C warming in winter possible under a high-emission scenario by 2081–2100. Vulnerability to these changes differs by region and community, a function of geographic location, nature of climate change impacts, and human factors. Capacity to manage climate change is high in some sectors, such as subsistence harvesting, but is being undermined by long-term societal changes. In other sectors, such as infrastructure and transportation, limitations in climate risk management capacity result in continuing high vulnerabilities. There is evidence that adaptation is taking place in response to experienced and projected impacts, although readiness for adaptation is challenged by limited resources, institutional capacity, and a need for support for adaptation across levels of government. Priority areas for future research include (i) expanding the sectoral and geographic focus of understanding on climate change impacts, adaptation, and vulnerability; (ii) integrating climatic and socio-economic projections into vulnerability and adaptation assessments; (iii) developing an evidence base on adaptation options; and (iv) monitoring and evaluating the effectiveness of adaptation support. Cross-cutting themes for advancing climate change impacts, adaptation, and vulnerability research on the north coast more broadly include the need for greater emphasis on interdisciplinary approaches and cross-cultural collaborations, support for decision-orientated research, and focus on effective knowledge mobilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».