Five Municipal Case Studies on Adapting to Climate Change for Professional Planners
Notice bibliographique
Résumé
From 2002 to 2006, the Earth Sciences Sector of Natural Resources Canada implemented a program entitled "Reducing Canada's Vulnerability to Climate Change". Within this program, one project, "Municipal Case Studies: the planning process and climate change" aimed to generate scientific knowledge on a sample of the major climate change impacts facing Canadian communities. One of the desired outcomes of this project was that professional planners would use geoscientific information in planning for climate change. The case studies were selected to address issues such as water resource depletion, coastal erosion due to higher sea levels, and permafrost melting. In order to make the results of the case studies accessible to the planning community, City Spaces Consulting Ltd., a planning consulting firm based in Victoria, British Columbia, was contracted to produce summary reports of the five case studies and draw out the planning implications of the results. This Open File presents these summary reports in both official languages. We would like to acknowledge the contributions of the numerous scientific collaborators and community participants in these studies that are listed in the individual reports. Natural Resources Canada scientists led two of the case studies (Calgary: Steve Grasby; Delta: Phil Hill). The other three were led by the University of Victoria (Graham Island: Ian Walker), Université Laval (Salluit: Michel Allard) and Environment Canada (New Brunswick coast: Réal Daigle) with NRCan scientist participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».