An agent-based modeling approach to household adaptation for flooding and coastal erosion at Channel-Port aux Basque
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses a significant threat to coastal communities, particularly those reliant on coastal infrastructure. Rising sea levels and increasingly severe weather events endanger coastlines across Canada, a nation with over 243,000 km of coastline. Indigenous communities, with their long history of coastal resource utilization, are especially vulnerable. This study investigates the social, economic, and environmental impacts of coastal erosion and flooding in Channel-Port aux Basques, Newfoundland. Hurricane Fiona’s devastating impact on the community in 2022 underscores the urgency of adaptation strategies. The research employed a multi-pronged approach: data analysis from weather and census sources, a literature review, a vulnerability assessment using established frameworks, and agent-based modeling using NetLogo software. Findings reveal significant social impacts, including displacement, emotional distress, and loss of public spaces. While existing adaptation measures like shoreline armoring offer some protection, their effectiveness in the face of stronger storms and projected sea level rise remains questionable. The agent-based model predicts increased coastal erosion, with households within 8 meters experiencing erosion within the first year at current sea level rise rates. The study recommends developing a comprehensive plan to mitigate coastal erosion risks. Potential solutions include sea walls and promoting sustainable land-use practices that prioritize coastal ecosystems and managed retreat strategies. The research concludes by emphasizing the need for context-specific, participatory adaptation strategies to enhance coastal community resilience in the face of a changing climate.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».