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Enregistrement W7063066805

Vulnerability and Adaptation to Drought : The Canadian Prairies and South America

2016· book· en· W7063066805 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2016
Typebook
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaClimate ExtremesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversity of Regina
Mots-clésVulnerability (computing)Adaptation (eye)AgricultureSocial vulnerabilityAdaptive capacityClimate changeNatural disasterSocial capitalNatural (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there is considerable historical literature describing the social and economic impact of drought on the prairies in the 1930s, little has been written about the challenges presented by drought in more contemporary times. The drought of 2001-02 was, for example, the most recent large-area, intense, and prolonged drought in Canada and one of Canada’s most costly natural disasters in a century. Vulnerability and Adaptation to Drought on the Canadian Prairies describes the impacts of droughts and the adaptations made in prairie agriculture over recent decades. These adaptations have enhanced the capacity of rural communities to withstand drought. However, despite the high levels of technical adaptation that have occurred, and the existing human capital and vibrant social and information networks, agricultural producers in the prairie region remain vulnerable to severe droughts that last more than a couple of years. Research findings and projections suggest that droughts could become more frequent, more severe, and of longer duration in the region over the course of the 21st century. This book provides insights into the conditions generating these challenges and the measures required to reduce vulnerability of prairie communities to them. This volume develops a greater understanding of the social forces and conditions that have contributed to enhanced resilience, as well as those which detract from successful adaptation and examines drought through an interdisciplinary lens encompassing climate science and the social sciences. With Contributions By: Jose Armando Boninsegna, Barrie Bonsal, Darrell Corkal, Amber Fletcher, Monica Hadarits, Tom Harrison, Margot Hurlbert, Samantha Kerr, Erin Knuttila, Suren Kulshreshta, Gregory Marchildon, Elma Montana, Bruce Morito, Jeremy Pittman, Alejandro Rojas, David Sauchyn, Paula Santibanez, A.Unvoas, Johanna Wandel, James Warren, Virginia Wittrock, and Elaine Wheaton.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0140,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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