Coastal climate change and aging communities in Atlantic Canada: A methodological overview of community asset and social vulnerability mapping
Bibliographic record
Abstract
Coastal climate change is challenging communities to adapt. More frequent and extreme weather events leading to coastal area flooding and other hazards can present a risk for residents and the infrastructure and services they rely on. This is particularly the case for vulnerable populations such as seniors. Nova Scotia is experiencing this confluence of factors; it has rural and remote coastal communities and the oldest population of any province in Canada. Our spatial study examines these dynamics in five rural and small town municipalities in Lunenburg and Annapolis counties. We combine population model projections and coastal sea rise scenarios to the year 2025–2026 with community asset, infrastructure, and residential property mapping and a review of municipal policies. We forward a framework for understanding coastal climate change impacts on key infrastructure, services, and assets that are relied upon by an older population as well as the current and potential municipal planning responses. We find that critical assets important to older populations are impacted by coastal climate change in our study areas and time frame. This article shares our research methods and findings with the aim of helping communities map change and plan for the future. Les changements climatiques en milieu côtier et le vieillissement des communautés du Canada atlantique: un survol méthodologique de la cartographie des ressources communautaires et de la vulnérabilité sociale Les communautés sont confrontées à des défis d'adaptation aux changements climatiques en milieu côtier. Des phénomènes météorologiques exceptionnels et répétés provoquant des inondations et d'autres dangers dans les zones côtières peuvent exposer à des risques les résidents et les infrastructures et services dont ils dépendent. Les personnes âgées comptent parmi les populations vulnérables particulièrement touchées. Ces facteurs sont réunis en Nouvelle‐Écosse qui abrite des communautés côtières rurales et éloignées et la population la plus âgée de toutes les provinces canadiennes. Cette étude spatiale aborde la dynamique qui s'opère dans cinq petites municipalités rurales situées dans les comtés de Lunenburg et d'Annapolis. Les modèles de projection démographique et les scénarios de hausse du niveau marin en zones côtières à l'horizon 2025–2026 sont mis en parallèle avec la cartographie des ressources communautaires, des infrastructures, et des propriétés résidentielles ainsi qu'un examen des politiques municipales. Un cadre est ensuite proposé afin de comprendre les conséquences des changements climatiques en milieu côtier sur les infrastructures, services et ressources dont la population vieillissante dépend, de même que les mesures actuelles et potentielles prises par les municipalités en matière d'aménagement du territoire. Le constat qui se dégage est que les effets des changements climatiques en milieu côtier affectent les ressources indispensables pour les populations âgées dans les territoires et pour la période sous étude. L'intérêt de diffuser nos méthodes de recherche et résultats est de soutenir les communautés pour cartographier les changements et prévoir l'avenir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.029 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".