Economic Analysis of Climate Change Adaptation Strategies in Selected Coastal Areas in Indonesia, Philippines and Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Climate change with its attendant geophysical hazards is well studied. A great deal of attention has gone into analyzing climate change impacts as well as searching out possible mitigating adaptive strategies. These matters are very real concerns, especially for coastal communities. Such communities are often the most vulnerable to climate change, since their citizens frequently live in abject poverty and have limited capacity to adapt to geophysical hazards. Their situation is further complicated by the prospect of dealing with a confluence of hazards in comparison with those in other ecosystems. Against this backdrop Worldfish and the Economy and Environment Program for Southeast Asia (EEPSEA) collaborated to implement the cross-country study “Climate Change Impacts, Vulnerability Assessments, Economic and Policy Analysis of Adaptation Strategies in Selected Coastal Areas in Indonesia, Philippines, and Vietnam”. As its title suggests the study covered selected sites in Vietnam, Indonesia and the Philippines. Employing a gamut of interdisciplinary methodologies -- ranging from community-based approaches such as community hazard mapping and focus group discussions (FGDs) to regression techniques -- the study documented the impacts from three climate hazards affecting coastal communities. These were typhoon/flooding, coastal erosion, and saltwater intrusion. The team also analyzed planned adaptation options suited to implementation by communities and local governments, augmenting autonomous responses of households to protect and insure themselves from these hazards.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».