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Enregistrement W4225373069 · doi:10.1111/disa.12539

The role of Nature‐based Solutions in disaster resilience in coastal Jamaica: current and potential applications for ‘building back better’

2022· review· en· W4225373069 sur OpenAlexfundno aff
Simone Lee, Giselle Hall, Camilo Trench

Notice bibliographique

RevueDisasters · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilGlobal Affairs Canada
Mots-clésVulnerability (computing)Resilience (materials science)Coral reefEnvironmental planningEnvironmental resource managementSmall Island Developing StatesMangroveGeographyClimate changeEnvironmental scienceFisheryOceanographyComputer scienceComputer securityGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jamaica, like most Small Island Developing States around the world, is at high risk of coastal hazards due to its exposure to tropical storms, high levels of coastal development, vulnerable coastal communities, and the predicted impacts of climate change. Environmental degradation has been linked to increased vulnerability to disasters. Nature-based Solutions, although not formally present in the literature, are being implemented at various scales in Jamaica. This paper presents an overview of three marine and coastal Nature-based Solutions being utilised in the country: protected area management (Special Fishery Conservation Areas); mangrove restoration; and coral restoration. The paper briefly reviews their current application in Jamaica before arguing that these conservation projects that traditionally focused on biodiversity have co-benefits as Nature-based Solutions for disaster resilience. The paper closes by outlining several research objectives that should be explored in the future to further the implementation of Nature-based Solutions for disaster resilience in Jamaica.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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