Identifying increasing risks of hazards for northern land-users caused by permafrost thaw: integrating scientific and community-based research approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the causes and consequences of environmental change is one of the key challenges facing researchers today as both types of information are required for decision making and adaptation planning. This need is particularly poignant in high latitude regions where permafrost thaw is causing widespread changes to local environments and the land-users who must adapt to changing conditions to sustain their livelihoods. The inextricable link between humans and their environments is recognized through socio-ecological systems research, yet many of these approaches employ top-down solutions that can lead to local irrelevance and create tensions amongst groups. We present and employ a framework for the use both of scientific and community-based knowledge sources that provides an enriched and thematic understanding of how permafrost thaw will affect northern land-users. Using geospatial modeling of permafrost vulnerability with community-based data from nine rural communities in Alaska, we show that permafrost thaw is a major driver of hazards for land-users and accounts for one-third to half of the hazards reported by community participants. This study develops an integrated permafrost-land-user system, providing a framework for thematic inquiry for future studies that will add value to large-scale institutional efforts and locally relevant observations of environmental 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 | 0,009 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».