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Enregistrement W28212462 · doi:10.1111/gcb.13667

Hardship and the Granting of Zoning Variances: A New Test in Light of Rousseau v. Zoning Board of Appeals , 17 Neb. App. 469, 764 N.W.2d 130 (2009)

2011· article· en· W28212462 sur OpenAlexfundno aff
Scott Schroetlin

Notice bibliographique

RevueNebraska law review · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Systems and Judicial Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZoningTest (biology)LawPsychologyPolitical scienceGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is reshaping the way in which contaminants move through the global environment, in large part by changing the chemistry of the oceans and affecting the physiology, health, and feeding ecology of marine biota. Climate change-associated impacts on structure and function of marine food webs, with consequent changes in contaminant transport, fate, and effects, are likely to have significant repercussions to those human populations that rely on fisheries resources for food, recreation, or culture. Published studies on climate change-contaminant interactions with a focus on food web bioaccumulation were systematically reviewed to explore how climate change and ocean acidification may impact contaminant levels in marine food webs. We propose here a conceptual framework to illustrate the impacts of climate change on contaminant accumulation in marine food webs, as well as the downstream consequences for ecosystem goods and services. The potential impacts on social and economic security for coastal communities that depend on fisheries for food are discussed. Climate change-contaminant interactions may alter the bioaccumulation of two priority contaminant classes: the fat-soluble persistent organic pollutants (POPs), such as polychlorinated biphenyls (PCBs), as well as the protein-binding methylmercury (MeHg). These interactions include phenomena deemed to be either climate change dominant (i.e., climate change leads to an increase in contaminant exposure) or contaminant dominant (i.e., contamination leads to an increase in climate change susceptibility). We illustrate the pathways of climate change-contaminant interactions using case studies in the Northeastern Pacific Ocean. The important role of ecological and food web modeling to inform decision-making in managing ecological and human health risks of chemical pollutants contamination under climate change is also highlighted. Finally, we identify the need to develop integrated policies that manage the ecological and socioeconomic risk of greenhouse gases and marine pollutants.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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