Vulnerability of national economies to the impacts of climate change on fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anthropogenic global warming has significantly influenced physical and biological processes at global and regional scales. The observed and anticipated changes in global climate present significant opportunities and challenges for societies and economies. We compare the vulnerability of 132 national economies to potential climate change impacts on their capture fisheries using an indicator‐based approach. Countries in Central and Western Africa (e.g. Malawi, Guinea, Senegal, and Uganda), Peru and Colombia in north‐western South America, and four tropical Asian countries (Bangladesh, Cambodia, Pakistan, and Yemen) were identified as most vulnerable. This vulnerability was due to the combined effect of predicted warming, the relative importance of fisheries to national economies and diets, and limited societal capacity to adapt to potential impacts and opportunities. Many vulnerable countries were also among the world’s least developed countries whose inhabitants are among the world’s poorest and twice as reliant on fish, which provides 27% of dietary protein compared to 13% in less vulnerable countries. These countries also produce 20% of the world’s fish exports and are in greatest need of adaptation planning to maintain or enhance the contribution that fisheries can make to poverty reduction. Although the precise impacts and direction of climate‐driven change for particular fish stocks and fisheries are uncertain, our analysis suggests they are likely to lead to either increased economic hardship or missed opportunities for development in countries that depend upon fisheries but lack the capacity to adapt.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».