Living with climate change: community based vulnerability research
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is already being experienced in the Arctic with implications for people’s livelihoods and lives yet research on climate change has often taken the form of large scale and long term impact studies on physical and biological systems. Already questions are being raised about the degree to which adaptations can be stretched to deal with changing conditions. Climate change is global in scale but research has shown that the impacts of climate change have and will be felt strongly at the local level. A proven method for understanding the implications of climate change on people and their resource use is to assess community vulnerability. When the purpose of the research is to assess the vulnerability of a community we need to look at both the physical conditions that create risks for the community and also at the community’ s ability to cope with, recover from, or adapt to external risks. Vulnerability is not exclusive to physical stresses and effects but must be considered within the scope of other factors including local geography, community history, economy, culture and social conditions. Vulnerability assessments need to focus on and engage with community members in order to identify conditions that are relevant to the community and adaptations that are realistic. It is through a collaborative process involving the integration of western science and local (or traditional) knowledge, including in the design of the research project itself that one can gain insight into the actual implications that climate change has on a community and to what capacity that community has to deal with current and potential climate related risks. This poster outlines a method for assessing community vulnerability and builds upon examples of research on vulnerability and adaptation in the community of Ulukhaktok (Holman, NT) in the Western Canadian Arctic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».