Evaluating and Visualizing Drivers of Coastline Change: A Lake Ontario Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Environmental and climatic changes are disproportionately felt in coastal communities, where drivers of coastline change are complicated with continued development. This study analyzed the coastline change of Lake Ontario in the Town of Lincoln, Ontario, Canada, using a mixed-methods two-phased approach that is novel to the study area. The first phase of the methodology included a coastline change analysis using historical aerial photographs in a geographic information system to identify the most vulnerable sections of the coastline. To better understand the calculated changes, the second phase explored the roles of select climatic and non-climatic drivers of coastline change, such as historic storms and land use changes. The results indicated that four main areas of Lincoln’s coast were more vulnerable, with rates of erosion between −0.32 and −0.66 m/yr between 1934 and 2018. Sections of coastline that had less erosion included those that were more heavily vegetated, attempted a cooperative protection approach, or utilized revetment stones in areas without steep banks. This methodology can help municipalities understand coastline change in a more holistic way to increase their adaptive capacity and allows for the creation of useful visualizations that better communicate to residents and town staff the level of vulnerability of their coasts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».