Making the Case for Coastal Buyouts in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This report presents findings from a research project investigating the potential for buyouts as a strategy to adapt to natural hazards and climate change processes in coastal communities of Canada. The central research question the project sought to address is: How the case can be made for coastal buyouts as an adaptation strategy for natural hazards and climate change in Canada? To produce practical and relevant findings from the project, this was complemented with a secondary purpose: to produce recommendations for Canadian communities to begin looking at buyouts as an adaptation strategy. Literature review was undertaken to gain a sense of broader themes affecting the existing scape of hazard management and climate change adaptation in Canada. Through this, three key themes emerged: the traditional protectionist approach to hazard adaptation; the problem of ongoing development of vulnerable lands; and, the potential for buyouts to foster ecosystem services along the coast. Case studies of the states of New Jersey and New York were completed to gather a sense of the framework for implementing buyouts. These provided insights into how buyout programs have been implemented in practice, including some successes and gaps that can be used to inform buyout program structuring in Canada. Finally, informant interviews offered the opportunity to draw on the literature review and case study findings and to find ways of applying them to a Canadian context. These interviews highlighted barriers, opportunities, and needs for implementing buyouts in Canadian communities, through discussions informed by literature review themes and case studies.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».