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Enregistrement W2892202174 · doi:10.1007/s00267-018-1104-8

Limitations of Water Resources Infrastructure for Reducing Community Vulnerabilities to Extremes and Uncertainty of Flood and Drought

2018· article· en· W2892202174 sur OpenAlexafffundabout
Dena W. McMartin, Bruno H. Hernani Merino, Barrie Bonsal, Margot Hurlbert, Ricardo Villalba, Olga Lucía Ocampo López, Jorge Julián Vélez Upegui, Germán Poveda, David Sauchyn

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchClimate ExtremesInternational Development Research Centre
Mots-clésVulnerability (computing)Flood mythClimate changeAdaptive capacityEnvironmental resource managementEnvironmental planningGovernment (linguistics)Adaptation (eye)DeliberationBusinessNatural resource economicsGeographyEnvironmental sciencePolitical scienceEconomicsEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Debate and deliberation surrounding climate change has shifted from mitigation toward adaptation, with much of the adaptation focus centered on adaptive practices, and infrastructure development. However, there is little research assessing expected impacts, potential benefits, and design challenges that exist for reducing vulnerability to expected climate impacts. The uncertainty of design requirements and associated government policies, and social structures that reflect observed and projected changes in the intensity, duration, and frequency of water-related climate events leaves communities vulnerable to the negative impacts of potential flood and drought. The results of international research into how agricultural infrastructure features in current and planned adaptive capacity of rural communities in Argentina, Canada, and Colombia indicate that extreme hydroclimatic events, as well as climate variability and unpredictability are important for understanding and responding to community vulnerability. The research outcomes clearly identify the need to deliberately plan, coordinate, and implement infrastructures that support community resiliency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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