A decadal reanalysis of climate vulnerability in the Canadian Arctic: the case of Arctic Bay
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is widely acknowledged as a global hotspot of climate change impacts. The implications of these changes are particularly pronounced for the Indigenous populations living in arctic regions, whose close association with and dependence on the land, sea, ice, and natural resources increases their sensitivity to climate-related risks. The past decade has seen the rapid expansion of research assessing these risks, which has increased our understanding of how climate change interacts with non-climatic drivers of vulnerability and resilience to affect human society. However, our understanding of the dynamic nature of vulnerability and its determinants over time remains incomplete: while scholarship has developed a baseline and generalized understanding of the human dimensions of climate change, little is known of the long-term dynamics in the context of continuing environmental, economic and societal change. This thesis contributes to the development of a dynamic understanding of the processes and conditions that influence climate change vulnerability over time by conducting a decadal restudy of Ford et al (2006) in Ikpiarjuk (Arctic Bay), Nunavut. Using a research methodology consistent with the first study, and focusing on risks associated with subsistence harvesting activities, participant observation and semi-structured interviews were conducted in 2015 with 40 participants. Comparing this data to the original data collected in 2004, the thesis finds changes in the biophysical environment have continued and accelerated in many instances over the last decade. Within this context, socio-economic conditions have shaped how the community is experiencing climate change, both exacerbating and abating associated risks. It is found that the increased availability and accessibility of new technologies (predominantly Internet connection and GPS devices) is driving adaptive capacity in the community. In the same way, previous vulnerability assessments have suggested that changes to traditional sharing networks may hinder a community's adaptive capacity. Here, these changes are found to be evolving in ways that facilitate adaptation to both environmental and economic stress.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».