Ontario Climate Risk: Workshop Report
Notice bibliographique
Résumé
Despite having the country's largest economy, population, and number of universities with world-class expertise on the topic, Ontario lacks a hub for sharing information and best practices, and fostering connections between those working to address climate risk. There is a need for rigorous inquiry into localized climate impacts, including the potential for increased frequency and intensity of heatwaves, disruptions in water availability, and impacts on the Great Lakes region ecosystems. The significant expertise amongst academics and other researchers across the region regarding the complex dynamics between these factors will be necessary for devising effective and equitable mitigation and adaptation strategies. Identifying and addressing these gaps in our knowledge is paramount for developing region-specific strategies to mitigate and adapt to climate change, thereby contributing to the overall resilience and sustainability of Ontario's communities. In this context, the Ontario Climate Risk Workshop, held on October 30-31, 2024, brought together participants from academia, public and private sectors, non-governmental organizations, Indigenous leaders, elected officials, and representatives of the general public to share knowledge, discuss existing initiatives, and co-create a research agenda for addressing climate risk in the province. The event was structured around eight thematic sessions, each of which is documented in this report. Within each session, participants examined and discussed existing resources and barriers relevant to addressing climate risks associated with the respective theme. These proceedings provide an overview of the discussions for each session and were co-developed by our research team along with the respective session leads.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,010 |
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 ».