Sustainable Strategies to Current Conditions and Climate Change at U.S. Military Bases and Other Nations in the Arctic Region: A 20-Year Comparative Review
Notice bibliographique
Résumé
Amidst the backdrop of growing great power competition, heightened United States presence via military bases has manifested in the Arctic. However, the then design and implementation have hampered the resilience of these bases in a region warming at nearly four times the rate of the rest of the globe. Two-thirds of the United States’ 79 military bases in the Arctic remain underprepared against permafrost thaw and rising sea levels despite rampant calls for sustainable strategies. Damages emanating from climate-related failures will continue to cost the U.S. billions of dollars and render crucial infrastructure unusable. The objective of this study is to present a comprehensive literature review of the extent of Arctic warming and its significance for U.S. bases, the negative implications of military infrastructure deterioration, and methods to adapt both existing and forthcoming bases to a rapidly warming atmosphere. Eighty published papers that directly or indirectly referenced U.S. military bases or climate-oriented engineering in the aforementioned contexts were identified and analyzed over a 20-year period from 2004 to 2024. The literature review concludes that warming concerns were often not taken into much account by civil engineers during initial base construction, an oversight that now jeopardizes runways, docks, and highways. Other nations that have a sizeable footprint in the Arctic Circle, such as Canada and Russia, have demonstrated progress by utilizing pile-driven substructures, thawing permafrost before construction, and ventilated crawlspaces. Alternative solutions, such as cooling permafrost via thermosiphons or refrigeration systems, employing spatially oriented foundations composed of specific materials, and preventative measures such as floodwalls and revetments, have also shown considerable promise in simulations and practice. A table illustrating a holistic literature summary of sustainable strategies to current conditions and climate change at U.S. Military Bases in the Arctic region is also developed. Modeling successful engineering concepts and incorporating existing innovations into military infrastructure should be at the forefront of the United States’ sustainable policy.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».