Assessing Climate Preparedness: A Comparative Analysis of Canada's Provinces and Municipalities
Bibliographic record
Abstract
Les changements climatiques représentent des risques environnementaux, économiques et sociétaux majeurs pour le Canada, comme en témoignent l'intensification et la fréquence accrues des feux de forêt, des inondations et des tempêtes. Bien que les efforts d'atténuation demeurent essentiels, cette étude souligne l'urgence d'une meilleure transparence des données afin de permettre des évaluations plus rigoureuses et de faciliter des stratégies d'adaptation plus globales. Nous évaluons le niveau de préparation de dix provinces canadiennes et de six municipalités face aux catastrophes naturelles liées au climat, en élaborant un indice composite intégrant des indicateurs financiers et qualitatifs issus des divulgations publiques. Au cours de notre analyse, nous avons constaté des lacunes persistantes dans la déclaration des dommages causés par les catastrophes naturelles, ainsi qu'un manque de normalisation des données — des insuffisances qui entravent l’établissement de comparaisons fiables et limitent la prise de décision éclairée. Nous formulons ainsi des recommandations visant à améliorer la qualité des rapports, de manière à orienter non seulement les décideurs politiques et les planificateurs communautaires, mais aussi à soutenir les investisseurs dans l’évaluation de la résilience climatique comme facteur de leurs choix d'allocation de capital et d'analyse des risques. En alignant les stratégies d'adaptation sur les profils de risque régionaux, en assurant une plus grande comparabilité des données et en intégrant des indicateurs de résilience dans les critères d'investissement, les parties prenantes peuvent mieux appréhender l’évolution des menaces climatiques et contribuer à bâtir un Canada plus adaptable et prêt pour 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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".