Global changes, mangrove forests and implications for hazards along continental shorelines.
Notice bibliographique
Résumé
Coastal zones are becoming more hazardous due to increased population and greater susceptibility to flooding and salinization, as a result of compaction and subsidence, surface sealing and loss of buffer zones between the coast and settled areas. These conditions are exacerbated in the developing (largely equatorial) world, where rates of population increase are highest and protection schemes and mitigation strategies among the most poorly advanced. The major climate change threat to coastal forest environments is the projected increase in sea level and associated vulnerability of coastal land and inhabitants. In many places, existing coastal forests will be squeezed between rising sea levels and agricultural land, while farmers will have to contend with higher instances of damaging floods and increased salinity. The absence of adaptation strategies, such as the adoption of salt-tolerant crops and associated technologies, will force the abandonments of formerly productive land. Displacement of people will increase population pressures inland. The prognosis for forested coastlines in equatorial regions is poor and is unlikely to improve while coastal environments remain locations for the juxtaposition of dynamic natural environments with relatively static, ecologically disruptive, economic activities. Mangrove forests face the combined threat of global change-induced variations in environmental conditions and clearance and over-exploitation by humans. By degrading mangrove forests, however, humans will remove one of the few effective means of protecting coastal areas from the impacts of global change. Where removal of coastal forests proceeds along with the construction of new drainage channels and the canalization of existing rivers, impacts of flood surges and intrusions of saline water are likely to be felt sooner and over larger areas than on undisturbed coastal plains. Human activity may therefore enhance the possibility of catastrophic events in the future and, therefore, their own vulnerability to cumulative hazards.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».