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Enregistrement W3014146158 · doi:10.1111/cag.12609

Scenarios of climate change and natural resource development: Complexity and uncertainty in the Nechako Watershed

2020· article· en· W3014146158 sur OpenAlexaffvenueabout
Ian M. Picketts, Stephen J. Déry, Margot W. Parkes, Aseem R. Sharma, Carling A. Matthews

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensQuest University CanadaUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeWatershedNatural resourceEnvironmental resource managementResource (disambiguation)Process (computing)Natural (archaeology)BusinessEnvironmental planningEnvironmental scienceGeographyComputer sciencePolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change and resource development interact to have significant impacts on both natural and human systems within watersheds. It is, however, difficult to conceptualize and communicate these intersections, as climate change and resource development are each independently uncertain and complex. We facilitated a process whereby stakeholders created plausible future scenarios for the Nechako Watershed in British Columbia, Canada. This region is reliant upon, and has been significantly affected by, many types of resource exploitation. During a full‐day workshop, 32 stakeholders created scenarios for 2050 envisioning high and low levels of both resource development and climate change. The high and low levels of climate change were based on downscaled projections from global emissions scenarios, and the resource development levels were determined at the beginning of the workshop by the participants. The exercise was educational, and motivated stakeholders to conceptualize plausible future changes and their impacts, and the outcomes should motivate stakeholders to work towards realizing a more desired future. All scenarios (even low‐low) were deemed to have significant negative impacts, suggesting that the Nechako Watershed is in a vulnerable state. The complexity of the exercise suggests that more capacity building may be necessary.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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