Climate change impacts on fisheries in West Africa: implications for economic, food and nutritional security
Notice bibliographique
Résumé
West Africa was identified as one of the most vulnerable regions to climate change in previous global analyses. Adverse changes in marine resources under climate change may pose significant threats to the livelihoods and well-being of the communities and countries that depend on fisheries for food and income. However, quantitative studies on the potential impact of climate change on fisheries and its subsequent impact on human well-being in West Africa are still scarce. This paper aims to assess the potential impacts of climate change on fisheries and their effects on the economics, food and nutritional security in West Africa. We use a dynamic bioclimatic envelope model to project future distribution and maximum fisheries catch potential of fish and invertebrates in West African waters. Our projections show that climate change may lead to substantial reduction in marine fish production and decline in fish protein supply in this region by the 2050s under the Special Report on Emission Scenarios (SRES) A1B. Combining with economic parameters, we project a 21% drop in annual landed value, 50% decline in fisheries-related jobs and a total annual loss of US$311 million in the whole economy of West Africa. These changes are expected to increase the vulnerability of the region through economics and food security of West Africa to climate change.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».