On the risks of engineering mobility to reduce vulnerability to climate change: insights from a small island state
Notice bibliographique
Résumé
This chapter explains the likely consequences of proposals to resettle large numbers of people away from the Pacific Islands for the people left behind. It does this by describing the effects of large-scale migration away from the small island state of Niue, which is a very good analogue from which lessons for other islands can be drawn. The chapter begins by examining the discourse on large-scale migration as a solution to save the people of the Pacific Islands from the impacts of climate change. The discourse of draining the people from these remote island backwaters of the world persists even though understanding of vulnerability and adaptation to climate change in the Pacific Islands remains extremely limited. In this discourse there is little concern for the needs and rights of migrants, and no consideration of the consequences of such movements for those people who cannot or do not wish to move. It is this latter issue that this chapter examines. There has been large-scale migration from Niue since 1971, to the extent that 80 per cent of the people born in Niue now live in New Zealand. There are six principal effects of this depopulation on those who remain on the island, namely that it leads to: distortions in markets; obsolescent political and administrative institutions; a hyper-concentration of social capital; increased demands on labour; difficulties in defining and maintaining that which is ‘traditional’; and an erosion of Niuean identity. Based on this examination, the chapter argues that migration is likely to be an impact of climate change as much as it is to be an adaptation. Mitigation and adaptation must therefore be the preferred strategies, although there may be scope for carefully managed labour migration as part of a suite of adaptation strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».