How Geographic Information Systems Can Help Roosevelt Campobello International Park With Climate Mitigation and Adaptation Procedures
Notice bibliographique
Résumé
Geographic Information Systems (GIS) are used by U.S. and Canadian National Parks for various projects including land use planning, ecosystem monitoring, and climate change monitoring. How can a park like Roosevelt Campobello International Park (RCIP), which is jointly managed between the U.S. and Canada, use GIS to help with climate change mitigation and adaptation? Trail data and inventorying of the park’s bog walk infrastructure were collected over the summer of 2024. Land cover data was used from Natural Resource Canada for three time periods: 2010, 2015, and 2020. Carbon data was found using the International Panel for Climate Change 2006 and 2019 referendum, then combined with the land cover data to estimate carbon storage and change for two different time intervals (2010–2015) and (2015–2020). A weighted analysis was conducted, and a network analysis was run. A combined trail network map and bog walk inventory map was created, highlighting the changes to the park’s trail system, carbon storage for 2010 and 2015, the importance of wetlands as a sink, and change in carbon storage for each year from 2015–2020, showing the changes in land cover and its effect on carbon storage for RCIP. A flood extent map was created, highlighting the areas of the park most at risk for flooding during a high precipitation event, and a proposed bus route was created to convince the park to adopt a zero-emission shuttle service. Using Geographic Information Systems allows RCIP to make data-driven decisions to help with conservation, enhance park infrastructure, and build climate resilience for the park.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».