Addressing Great Lakes coastal hazards through regional communities of practice
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
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 ».