Physical basis of coastal adaptation on tropical small islands
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Small tropical islands are widely recognized as having high exposure and vulnerability to climate change and other natural hazards. Ocean warming and acidification, changing storm patterns and intensity, and accelerated sea-level rise pose challenges that compound the intrinsic vulnerability of small, remote, island communities. Sustainable development requires robust guidance on the risks associated with natural hazards and climate change, including the potential for island coasts and reefs to keep pace with rising sea levels. Here we review these issues with special attention to their implications for climate-change vulnerability, adaptation, and disaster risk reduction in various island settings. We present new projections for 2010–2100 local sea-level rise (SLR) at 18 island sites, incorporating crustal motion and gravitational fingerprinting, for a range of Intergovernmental Panel on Climate Change global projections and a semi-empirical model. Projected 90-year SLR for the upper limit A1FI scenario with enhanced glacier drawdown ranges from 0.56 to 1.01 m for islands with a measured range of vertical motion from −0.29 to +0.10 m. We classify tropical small islands into four broad groups comprising continental fragments, volcanic islands, near-atolls and atolls, and high carbonate islands including raised atolls. Because exposure to coastal forcing and hazards varies with island form, this provides a framework for consideration of vulnerability and adaptation strategies. Nevertheless, appropriate measures to adjust for climate change and to mitigate disaster risk depend on a place-based understanding of island landscapes and of processes operating in the coastal biophysical system of individual islands.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle