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Enregistrement W4403405470 · doi:10.1016/j.jglr.2024.102439

Addressing Great Lakes coastal hazards through regional communities of practice

2024· article· en· W4403405470 sur OpenAlexvenueno aff
Lydia M. Salus, Sarah Brown, Adam J. Bechle

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOceanographyEnvironmental scienceGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental planningGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four regional Communities of Practice (CoPs) were developed across the coasts of Wisconsin and Minnesota to help communities connect with each other as they address their common challenges with coastal hazards like erosion, storms, and flooding. Great Lakes coastal hazards are significantly influenced by the water levels of the lakes, which can vary by up to ∼ 2 m (∼6.5 feet) between record highs and lows. These decadal fluctuations of water levels can lead to hazard impacts being forgotten in between the extremes, resulting in a diminished capacity to address coastal hazards when extreme conditions return. These hazards are expected to persist and potentially become more severe due to changing climate conditions. To build capacity to address coastal hazards, public officials and staff have consistently expressed a need for structure and leadership to guide knowledge sharing and collaborative action between coastal communities. The four regional CoPs coordinated learning and sharing among communities to collectively build coastal resilience and bring more resources to the region. These CoPs have provided members with learning opportunities, relationship building activities, technical assistance, and regular communications about hazards and resources. Members report that their participation in the CoPs resulted in outcomes that reduce coastal hazard risk, including improved planning, enhanced mapping capabilities, and identification of priority coastal management practices. The technical and social capacity created through the CoPs has helped members work across boundaries to navigate complex coastal hazard issues. Through regular evaluation, the CoPs have continued to evolve to meet changing needs of their member coastal communities.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,021
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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