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Enregistrement W4399260999 · doi:10.5864/d2024-006

Climate change and drinking water: exploring resilience to wildfire in the BC Southern Interior

2024· article· en· W4399260999 sur OpenAlexaffvenue
J. Ivor Norlin, Deni Olivares, Silvina C. Mema

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensInterior Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)Climate changeGeographyEnvironmental sciencePhysical geographyEnvironmental resource managementOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing frequency and severity of wildfires threaten the safety and sustainability of community drinking water systems. There is a need to strengthen regulations and health protection programs to increase the resilience of drinking water systems and ensure access to clean, safe, and reliable drinking water in areas prone to wildfires. But what aspects of drinking water supply system infrastructure and operations are most important for resilience? A literature review was conducted on drinking water system resilience to wildfire. Themes identified were then shared in interviews with key informants from the BC Southern Interior to gain further insight into the most important elements for water systems impacted by wildfires. Those interviewed, and in particular those from First Nations communities, highlighted gaps in the current recommendations regarding the importance of proactive watershed management and protection for community water systems resilience. This paper identifies tangible changes in infrastructure and operations that drinking water suppliers can implement to reduce vulnerability to wildfire impacts. Water suppliers and regulators should commit to implementing these improvements and increase community water system resilience. Disclosure This work was supported by a Pacific Institute for Climate Solutions intern grant (#36170-50280) with in-kind support provided from Interior Health and the BC First Nations Health Authority.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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