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Enregistrement W2952547995 · doi:10.1038/s41467-019-10347-1

An integrative climate change vulnerability index for Arctic aviation and marine transportation

2019· article· en· W2952547995 sur OpenAlexafffundabout
Nathan Debortoli, Dylan G. Clark, James D. Ford, Jesse S. Sayles, Emilia Diaconescu

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensOuranosMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchArcticNetTransport Canada
Mots-clésVulnerability (computing)Climate changeAdaptive capacitySocial vulnerabilityEnvironmental resource managementAdaptation (eye)AviationVulnerability assessmentArcticEnvironmental planningComputer sciencePsychological resilienceEnvironmental scienceEcologyEngineeringComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change vulnerability research methods are often divergent, drawing from siloed biophysical risk approaches or social-contextual frameworks, lacking methods for integrative approaches. This substantial gap has been noted by scientists, policymakers and communities, inhibiting decision-makers' capacity to implement adaptation policies responsive to both physical risks and social sensitivities. Aiming to contribute to the growing literature on integrated vulnerability approaches, we conceptualize and translate new integrative theoretical insights of vulnerability research to a scalable quantitative method. Piloted through a climate change vulnerability index for aviation and marine sectors in the Canadian Arctic, this study demonstrates an avenue of applying vulnerability concepts to assess both biophysical and social components analyzing future changes with linked RCP climate projections. The iterative process we outline is transferable and adaptable across the circumpolar north, as well as other global regions and shows that transportation vulnerability varies across Inuit regions depending on modeled hazards and transportation infrastructures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,349 · 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'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

Citations49
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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