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Enregistrement W7113025946

Flood prevention benefits provided by Canadian natural ecosystems

2024· other· W7113025946 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOSF Preprints (OSF Preprints) · 2024
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythEcosystemSafeguardingNatural (archaeology)PopulationFlooding (psychology)Natural disasterFloodplainEcosystem servicesSituated
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repository accompanying the article: Flood prevention benefits provided by Canadian natural ecosystems. The escalating impacts of climate change have heightened concerns about the frequency and severity of natural disasters, particularly extreme flooding events. Future projections underscore the necessity for innovative flood prevention strategies, including broad-scale nature-based solutions. Here, we present the first comprehensive assessment of the flood prevention benefits provided by Canadian natural ecosystems and identify key areas crucial for human well-being. Using spatially explicit modeling, we (1) evaluated the potential runoff retention by natural ecosystems and (2) identified downstream urban and agricultural areas critically dependent on these natural benefits, particularly those in floodplains and close proximity to upstream natural ecosystems. The natural ecosystems within the top 5 % of sub-basins, representing regions with a high priority for conservation practices aimed at flood prevention, play a crucial role in safeguarding approximately 54 % (~6,000 km2) of the total built-up area and 74 % (~16,900 km2) of the total cropland situated within floodplains. Additionally, they are positioned upstream of floodplain-based urban zones belonging to 358 population centers, directly benefiting 3.7 million people (~10 % of the Canadian population) and indirectly benefiting almost 20.1 million people (~56 % of the Canadian population). Moreover, among Canada’s 5.2 million km2 of flood-preventing natural ecosystems, we identified a small fraction (10 %) whose loss or degradation would result in a significant (more than 50 %) increase in runoff. Several of these crucial ecosystems are situated in less populated northern regions, where local governments might want to incentivize conservation initiatives to support flood prevention. Our research underscores the imperative to integrate nature-based solutions into national strategies that consider the results of spatial planning analyses. Establishing other effective area-based conservation measures in the priority regions highlighted in this study can contribute towards reaching current ambitious environmental goals and provide critical flood prevention benefits. Additionally, our methods are transferable to other regions worldwide, leveraging globally available datasets and ensuring computational feasibility.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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