Evaluating the vulnerability of farming communities to winter storms in Iowa, US
Notice bibliographique
Résumé
Winter storms have been reported as the second-most frequent catastrophe in the Midwest of the United States and can create non-negligible impacts on farming communities that highly rely on climatic-sensitive resources and activities. However, few studies have attempted to assess the vulnerability to winter storms in rural contexts. Focusing on all counties in Iowa, US, as the study area, this research aimed to evaluate the vulnerability of farming communities to winter storms and its major determinants. It first identified both climatic and non-climatic indicators for quantifying winter storm exposure, sensitivity, and adaptive capacity by reviewing previous related studies and examining qualitative interview results. Then, spatial analysis tools were used to quantify and aggregate several indicators, such as winter temperature variation, natural shelter, energy capacity, and facility density. Next, factor analysis was employed to identify latent variables and estimate the index score for adaptive capacity. Finally, the vulnerability of Iowa counties to winter storms was calculated and mapped. The results showed that the determinants of adaptive capacity to winter storms in Iowa could be explained as farming economic status, environmental institutional capital, and innovative capital. Overall, high vulnerability was found in Southeast Iowa due to its low farming economic status and innovative capital, and Northwest Iowa as a result of high exposure and low environmental institutional capital. In a state with dominant farming communities, whether to include its major metropolitan areas to assess winter storm vulnerability seemed to only affect the evaluation of the general pattern of adaptive capacity but not exposure or sensitivity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».