論文の概要: Community-Centered Spatial Intelligence for Climate Adaptation at Nova Scotia's Eastern Shore
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01845v1
- Date: Tue, 02 Sep 2025 00:06:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.865887
- Title: Community-Centered Spatial Intelligence for Climate Adaptation at Nova Scotia's Eastern Shore
- Title（参考訳）: ノバスコシア東部における気候適応のための地域空間情報
- Authors: Gabriel Spadon, Oladapo Oyebode, Camilo M. Botero, Tushar Sharma, Floris Goerlandt, Ronald Pelot,
- Abstract要約: 本稿では,ノバスコシア東部沿岸における気候の弾力性向上を目的とした,人間中心の取り組みの概要について述べる。
この地域は、海と深い結びつきのある農村村の集まりであり、その生活様式を危険にさらす気候変動の脅威に直面している。
我々は、技術が従来のコミュニティをどのようにサポートし、より効果的に気候変動をナビゲートできるようにするための、詳細なプロジェクトタイムラインとレプリカブルモデルを提示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1250493293583514
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an overview of a human-centered initiative aimed at strengthening climate resilience along Nova Scotia's Eastern Shore. This region, a collection of rural villages with deep ties to the sea, faces existential threats from climate change that endanger its way of life. Our project moves beyond a purely technical response, weaving together expertise from Computer Science, Industrial Engineering, and Coastal Geography to co-create tools with the community. By integrating generational knowledge of residents, particularly elders, through the Eastern Shore Citizen Science Coastal Monitoring Network, this project aims to collaborate in building a living digital archive. This effort is hosted under Dalhousie University's Transforming Climate Action (TCA) initiative, specifically through its Transformative Adaptations to Social-Ecological Climate Change Trajectories (TranSECT) and TCA Artificial Intelligence (TCA-AI) projects. This work is driven by a collaboration model in which student teams work directly with residents. We present a detailed project timeline and a replicable model for how technology can support traditional communities, enabling them to navigate climate transformation more effectively.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ノバスコシア東部沿岸における気候の弾力性向上を目的とした,人間中心の取り組みの概要について述べる。
この地域は、海と深い結びつきのある農村村の集まりであり、その生活様式を危険にさらす気候変動の脅威に直面している。
私たちのプロジェクトは、純粋に技術的な反応を超えて、コンピュータサイエンス、産業工学、沿岸地理学の専門知識を融合して、コミュニティとツールを共同開発しています。
東海市民科学沿岸モニタリングネットワークを通じて、住民、特に高齢者の世代的知識を統合することにより、このプロジェクトは、生きたデジタルアーカイブの構築に協力することを目的としている。
この取り組みはダルフージー大学のTransforming Climate Action (TCA)イニシアチブ、具体的にはTransformative Adaptations to Social-Ecological Climate Change Trajectories (TranSECT)とTCA Artificial Intelligence (TCA-AI)プロジェクトを通じて実施されている。
この作業は、学生チームが住民と直接作業するコラボレーションモデルによって進められます。
我々は、技術が従来のコミュニティをどのようにサポートし、より効果的に気候変動をナビゲートできるようにするための、詳細なプロジェクトタイムラインとレプリカブルモデルを提示します。
関連論文リスト
- A Roadmap for Climate-Relevant Robotics Research [46.61789624823832]
本稿では,気候関連ロボティクス研究のロードマップを示す。
気候領域にまたがるロボティクスと専門家の協力の機会を特定できる。
これらの応用には、エネルギーシステムの最適化、建設、精密農業、建築用エンベロープの改造、自律トラック、大規模環境モニタリングといった問題が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-15T18:01:49Z) - Earth Virtualization Engines -- A Technical Perspective [11.370541118978181]
EVEは、対話的でアクセス可能な気候シミュレーションとデータを、幅広いユーザに提供することを目指している。
それらは高解像度の物理モデルと機械学習技術を組み合わせて、気候予測の忠実さ、効率、解釈可能性を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-16T14:14:39Z) - Multi-scale Digital Twin: Developing a fast and physics-informed
surrogate model for groundwater contamination with uncertain climate models [53.44486283038738]
気候変動は地下水汚染の長期的な土壌管理問題を悪化させる。
U-Net強化フーリエニューラル汚染(PDENO)を用いた物理インフォームド機械学習サロゲートモデルを開発した。
並行して、気候データと組み合わされた畳み込みオートエンコーダを開発し、アメリカ合衆国全体の気候領域の類似性の次元を減少させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-20T06:46:35Z) - AI for Global Climate Cooperation: Modeling Global Climate Negotiations,
Agreements, and Long-Term Cooperation in RICE-N [75.67460895629348]
n個の戦略エージェントによる気候変動緩和に関する長期的な協力は、複雑なゲーム理論の問題を引き起こす。
地球温暖化と経済をシミュレートするマルチリージョン統合アセスメントモデルであるRICE-Nを紹介する。
本稿では,多エージェント強化学習を用いて理性エージェントをRICE-Nで訓練する方法について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-15T04:38:06Z) - Collaborating with communities: Citizen Science Flood Monitoring in
Urban Informal Settlements [0.0]
本条では,再生的インフォーマル決済とその環境(RISE)プログラムをケーススタディとして用いている。
このプロジェクトは2018年から2020年にかけて、フィジーとインドネシアの13の非公式集落に住む26人のコミュニティメンバーが撮影した5000枚以上の写真を収集した。
ケーススタディでは, エンゲージメントモデルと利用技術が, 洪水モニタリングプロジェクトの成功の鍵となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-14T02:59:36Z) - ClimateGAN: Raising Climate Change Awareness by Generating Images of
Floods [89.61670857155173]
実画像上でのリアルな洪水をシミュレートする手法を提案する。
本研究では、教師なし領域適応と条件付き画像生成のためのシミュレーションデータと実データの両方を活用するモデルであるClimateGANを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-06T15:54:57Z) - Powering Effective Climate Communication with a Climate Knowledge Base [1.951890354110457]
我々は,個人が予測する気候情報を最もモチベーションの高いモチベーションとして提示し,その個人的価値観を考慮し行動を起こすよう促すシステムを構築することを目指している。
このシステムは、気候変動の原因と影響の知識ベース(クライメートKB)と、その個人的価値との関連に依存している。
今後の研究や応用を促進するために、ClimateKBと関連するコードをオープンソース化する予定です。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-23T17:02:06Z) - Quantum technologies for climate change: Preliminary assessment [0.0]
気候変動は、人間の社会と地球の生態系に現実的な脅威をもたらす。
コンピューティング、センシング、通信における量子技術は、気候変動の影響を診断し緩和するのに有用なツールとなりうる。
本報告は,4つの主要領域に焦点をあてて,気候変動における量子技術の高インパクト利用の可能性を明らかにすることを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-23T18:02:19Z) - CLIMATE-FEVER: A Dataset for Verification of Real-World Climate Claims [4.574830585715129]
気候変動関連クレームを検証するための新しいデータセットであるCLIMATE-FEVERを紹介する。
人工的に設計されたクレームの最大のデータセットであるFEVER [1]の方法論を,インターネットから収集した実生活クレームに適用する。
我々は、textscfeverフレームワーク内での現実世界の気候関連クレームをモデル化する、驚くべき、微妙な複雑さについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-01T16:32:54Z) - Physics-informed GANs for Coastal Flood Visualization [65.54626149826066]
我々は,現在および将来の沿岸洪水の衛星画像を生成する深層学習パイプラインを構築した。
物理に基づく洪水図と比較して画像を評価することにより,提案手法は物理的一貫性とフォトリアリズムの両方において,ベースラインモデルよりも優れていることがわかった。
この研究は沿岸の洪水の可視化に焦点が当てられているが、気候変動が地球をどう形作るかのグローバルな可視化を作成することを想定している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-16T02:15:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。