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Enregistrement W4388499267 · doi:10.1038/s41612-023-00513-0

Attributing Venice Acqua Alta events to a changing climate and evaluating the efficacy of MoSE adaptation strategy

2023· article· en· W4388499267 sur OpenAlexaff
Davide Faranda, Mireia Ginesta, Tommaso Alberti, Erika Coppola, Marco Anzidei

Notice bibliographique

Revuenpj Climate and Atmospheric Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean CommissionDipartimento della Protezione Civile, Presidenza del Consiglio dei Ministri
Mots-clésFlooding (psychology)Adaptation (eye)Climate changeSea level riseGeographyMediterranean seaGlobal warmingClimatologyMediterranean climateClimate change adaptationEnvironmental resource managementEnvironmental scienceOceanographyArchaeologyGeologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We use analogues of atmospheric patterns to investigate changes in four devastating Acqua Alta (flooding) events in the lagoon of Venice associated with intense Mediterranean cyclones occurred in 1966, 2008, 2018 and 2019. Our results provide evidence that changes in atmospheric circulation, although not necessarily only anthropogenically driven, are linked to the severity of these events. We also evaluate the cost and benefit of the MoSE system, which was designed to protect against flooding. Our analysis shows that the MoSE has already provided protection against analogues of the most extreme event, which occurred in 1966. These findings have significant implications for the future of Venice and other coastal cities facing similar challenges from rising sea levels due to extreme events. This study also provides a pathway to evaluate the effectiveness of adaptation in a scenario more frequent and intense extreme events if higher global warming levels will be reached.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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