The Application of Resilience Assessment: Resilience of What, to What, with What? A Case Study Based of Caledon, Ontario, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
"Resilience assessment can be used to determine major issues, stakeholders, vulnerabilities, and opportunities of a social–ecological system to enhance resilience. A resilience assessment was conducted on the Town of Caledon, Ontario between 2010 and 2011 using the Resilience Assessment Workbook for Practitioners (version 1). The assessment explores the following three questions: Resilience of what? Resilience to what? Resilience with what? The answer to the first question describes the history, main issues, and stakeholders of the focal system. The answers to the remaining two questions describe potential resilience threats and assets, respectively. The assessment results include (1) identified resilience threats and assets of Caledon as a social–ecological system in the context of urban growth; (2) a cross-scalar study of Caledon in its ecological, social, and economic domains; (3) interviews with 26 community members on the topics of urban growth and resilience; and (4) recommendations for Caledon to enhance its resilience in face of urban growth pressures. The results reveal the significance of continual learning, engaged citizenship, and cross-scalar collaboration between governmental bodies. The assessment results also highlight some particular features that would enhance the resilience of Caledon, such as nurturing the health of agroecosystems, developing trade-off rules for conflict resolution, and treating low-impact urban development as an opportunity. This research provides a case study of resilience assessment of a community that undergoes a rural–urban divide. Emerging themes of resilience are identified. Research limitations and suggestions are presented at the end of this paper."
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle