Notice bibliographique
Résumé
Ecosystems have been profoundly shaped by unusually rapid climate change effects largely driven by human activities that release heat-trapping greenhouse gases into the atmosphere. The goal of this research is to develop a strategy to measure the direct effects of climate change on the value of natural resources, particularly Great Lakes water resources; and how humans control these resources through management decisions. This base will assist in developing and supplying the tools and information necessary for decision-making to facilitate enhancements and thus policy revision. The Canada-US Great Lakes Water Quality Agreement (GLWQA) had substantial influence on the cleanup and restoration of the region, however, threats to the Great Lakes in the face of climate change demand a renewal of program and policy approaches to the restoration of beneficial uses as identified in Annex 2. To remedy this, climate models including Statistical Downscaling (SDSM) and Artificial Neural Network (ANN) are developed to produce daily predictions of future climate variables at the regional scale. In this study, separate downscaled precipitation and temperature scenarios are generated using the SDSM and ANN with the calibrations and validations derived from CGCM and Hadley models for Canadian Areas of Concern. Then the Delphi Survey Method was designed and administered participants to verify on significant pressures associated with climate change on related beneficial uses of the Great Lakes. Collaborating both data sets allows for a thorough picture of the effects of climate change and possible adaptation strategies in the Great Lakes required to develop management and sustainable public policies
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».