Defining community revitalization in Great Lakes Areas of Concern and investigating how revitalization can be catalyzed through remediation and restoration
Notice bibliographique
Résumé
An international effort to restore contaminated areas across the Great Lakes has been underway for over 50 years. Although experts have increasingly recognized the inherent connections between ecological conditions and community level benefits, Great Lakes community revitalization continues to be a broad and complex topic, lacking a comprehensive definition. The purpose of this study was to generate a testable “AOC-Revitalization Framework” for linking remediation and restoration success, represented by Beneficial Use Impairment (BUI) removal in U.S. Great Lakes Areas of Concern (AOC), to community revitalization. Using directed content analysis, we conducted a literature review and identified 433 potential revitalization metrics and indicators and grouped them into 15 broader community revitalization attributes to develop the following definition of Great Lakes community revitalization: “locally driven community resurgence resulting in resilient and equitable enhancements to social, economic, and environmental community structures.” We surveyed experts within the Great Lakes AOC program on the likelihood remediation and restoration success, would positively impact revitalization attributes. Focus groups triangulated survey results. Results identified BUI removal was expected to positively affect revitalization, but the type of revitalization outcome was based on the BUI being removed. The AOC-Revitalization Framework is the first to empirically outline these possible linkages, providing a clear testable structure for future research; it can be used to better understand how environmental improvements are or are not leading to community revitalization and more accurately identify components of revitalization impacted, thus supporting more equitable representation, communication, and measurement of the relationship.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».