Establishing Climate Change Resilience in the Great Lakes in Response to Flooding
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, both the average rainfall and the frequency of high precipitation storm events in the Great Lakes Basin have been steadily increasing as a consequence of climate change. In this same period, cities and communities along the coasts are experiencing record high water levels and severe flooding events (ECC Canada et al. 2018). When cities are unprepared for these floods, the safety of communities and the water quality of the Great Lakes are jeopardized. For example, coastal flooding increases runoff pollution and contaminates the freshwater resource that 40 million people rely on for drinking water (Lyandres and Welch 2012, Roth 2016). Since the Great Lakes are shared between two nations, the United States and Canada, the region is protected by several international treaties and national compacts, including the Great Lakes Water Quality Agreement (GLWQA) and the Great Lakes Restoration Initiative (GLRI). In order to increase climate change resiliency against flooding in the region, we recommend the United States Environmental Protection Agency (EPA) work with Environment and Climate Change Canada to relocate the GLRI under the GLWQA in order to guarantee consistent funding and protection efforts. We additionally recommend expansion of both agreements in their scope and long-term commitments to engender cooperative efforts to protect the Great Lakes against climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».