Engaging Vulnerable Populations in Multi-Level Stakeholder Collaborative Urban Adaptation Planning for Extreme Events and Climate Risks — A Case Study of East Boston USA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pressing challenges in urban adaptation planning to extreme events include: (1) involving vulnerable populations in the impacted area; and (2) employing a multi-level stakeholder collaborative process to build consensus for action. These processes become even more important as adaptive urban planning is recognized as an effective governance model for adaptation to climate change. In a case study of a low to moderate income community vulnerable to present and increased coastal storm surge flooding, the Supported Community Planning Process was employed because (a) most residents of East Boston affiliate primarily with their own local neighborhoods and (b) the residents need targeted expertise to help them understand some of the scientific and technical aspects of adaptation planning. Collaboration was necessary among three sets of critical stakeholders interested in adaptation strategies in East Boston — the local residents and small businesses, the City of Boston, and the agencies that provide infrastructure services — because some adaptation actions will collectively protect assets of all. The overall process occurred successfully because of positive, knowledgeable, and direct exchange of values and goals. The research illustrates how marginalized populations can be effectively engaged in urban adaptation planning, and how that process can be combined in multi-level stakeholder collaborative planning so that plans might be developed that meet multiple shared and individual goals in a cost-effective manner.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle