A systems network approach for climate change vulnerability assessment
Notice bibliographique
Résumé
Vulnerability to climate change is a product of biophysical and social dynamics. Assessments of community or regional vulnerability, however, often focus on quantitative infrastructure and environmental assessments, or qualitative assessments of a community's social dynamics and livelihood activities. A dearth of integrated quantitative assessments is a major barrier for decision makers who require quantitative outputs and indicators, which can measure where vulnerability is most severe and can be linked to climate projections. Our framework and analysis helps address such gaps by identifying variables to build climate change vulnerability indices, which we pilot here focusing on Inuit communities in the Canadian Arctic. We start with a systematic literature review of community-based vulnerability studies and assess relationships among 58 social and biophysical variables. We then use multiplex network analysis to determine how social and environmental variables interact among and within the key component of vulnerability: exposure, sensitivity, and adaptive capacity. We identify several structurally important variables that interact within and across the three dimensions of vulnerability. This method is transferable as an integrative means of understanding not only the direct causes of vulnerability, but also relations that are less tangible. The approach of multiplex network analysis can be a building block to ongoing development of vulnerability indices within the human dimensions of climate change field.
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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 | 0,007 | 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 | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».