Application of Coastal Resilience Metrics at Panama City Beach, Florida
Notice bibliographique
Résumé
Coastal resilience is the ability of a system to prepare, resist, recover, and adapt to achieve functional performance under adverse events such as storms and sea-level changes. Usually, previously developed metrics are applied to quantify the resistance portion of coastal resilience, which supports the preparation and adaptation portions. Recent research produced a GIS-based tool that provides a quantitative coastal resilience metric to inform decisions related to protection from coastal storm impacts and to evaluate the success of past management actions. Other research developed a forward-looking metric that uses Beach-fx results to calculate future resilience based on nourishment alternatives. This study, for the first time, combines the Coastal Engineering Resilience Index (CERI) and Buffer Width (BW) metrics to better understand the historic, current, and future resilience of the coastal system at Panama City Beach, Florida. After the construction of the US Army Corps of Engineers Coastal Storm Risk Management (CSRM) project at Panama City Beach, the CERI resilience metric has increased up to 21.3%, while negative storm impacts in the same have been less than 8%. The frequency of nourishment efforts moving forward is justified by a 24.3% increase in the BW metric when comparing cases that are nourished frequently with cases that are not nourished frequently. Moreover, there is a 129.2% increase in the BW metric when comparing the frequently nourished cases with the cases that are nourished only on an emergency basis. While the CERI and BW metrics have both been considered previously, their combined application provides an understanding of a broader temporal view of how storm events, CSRM projects, and nourishments have played a part in the resilience of the system at Panama City Beach over the last two decades and how they may play a role in the next half century.
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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 | 0,000 |
| 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 ».