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Enregistrement W4404130608 · doi:10.1088/2634-4505/ad8fcc

Climate change, mass casualty incidents, and emergency response in the Arctic

2024· article· en· W4404130608 sur OpenAlexaffabout
Ishfaq Hussain Malik, James D. Ford, Dylan G. Clark, Tristan Pearce

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Infrastructure and Sustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaPacific Institute for Climate Solutions
Organismes subventionnairesUK Research and Innovation
Mots-clésEmergency responseMass CasualtyMass-casualty incidentArcticThe arcticClimate changeAeronauticsDisaster responseMedical emergencyEmergency managementEngineeringPoison controlSuicide preventionMedicinePolitical scienceOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acute emergencies have been neglected in efforts to understand and respond to the transformational climatic changes underway in the Arctic. Across the circumpolar north, social-technological changes, extreme weather, and changing ice conditions threaten lives and infrastructure, increasing the risk of mass casualty incidents (MCIs), particularly as they impact transportation systems including global shipping, aviation, and community use of semi-permanent trails on the ice, land, and water. The Arctic is an inherently dangerous environment to operate in, and due to living in permanent settlements and the uptake of mechanised modes of transportation and navigation technologies, people’s exposure to risks has changed. In responding to potential MCIs, emergency response systems face challenges due to remoteness, weather, and changing environmental conditions. We examine emergency response capacity in the Arctic, focusing on search and rescue and using examples from Canada and Greenland, identifying opportunities for enhancing emergency response as part of climate adaptation efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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