Social vulnerability in three high-poverty climate change hot spots: What does the climate change literature tell us?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper reviews the state of knowledge on social vulnerability to climate change in three hot spots (deltas, semi-arid regions and snowpack- or glacier-fed river basins) in Africa, Central Asia and South Asia, using elements of systematic review methods. Social vulnerability is defined as a dynamic state of societies comprising exposure, sensitivity and adaptive capacity. We examine whether the hot spots have specific characteristics that tend to increase or decrease social vulnerability, consider suitable scales of analysis for understanding vulnerability, and explore the conceptions of vulnerability adopted in the climate change literature and the nature of the insights this generates. Finally, we identify knowledge gaps in this literature. All three hot spots are characterized by high levels of natural resource dependence, with increasing environmental degradation. They also exhibit unequal policies and patterns of development, which benefit certain segments of society while making others more vulnerable. Vulnerability is driven by multiple factors operating at different scales; however, characterization of cross-scalar interactions is poorly developed in the majority of studies reviewed. Most studies are either large scale, such as broad comparisons of vulnerability across countries, or local, documenting community-level processes. Detailed understanding of the interactions between climate change impacts on natural systems, and socio-economic trajectories, including adaptation, also emerges as a knowledge gap.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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