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Enregistrement W2557505635 · doi:10.5539/jgg.v8n4p23

Some Adaptations to Sea Level Rise in the Coastal City of Limbe, Cameroon

2016· article· en· W2557505635 sur OpenAlexvenueno aff
Sunday Shende Kometa, Cornelius Mbifung Lambi, Tata Emmanuel Sunjo

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea level riseGeographySea levelIndigenousTourismClimate changeAdaptation (eye)Environmental planningOceanographyPhysical geographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abundant scientific evidence at our disposal clearly demonstrates that the world’s climates have been changing particularly since the advent of the Industrial Revolution. One of these evidences has been the rise in sea level. While inland cities might be confronted with other evidences and impacts of climate change, adapting to sea level rise remains a daunting task for most coastal cities especially those of developing countries. This paper therefore examines the extent of sea level rise in the Cameroonian coastal city of Limbe and the various indigenous adaptation strategies which are being put in place to combat this sea level rise. Using secondary data relating to sea level rise in tropical coastal areas and primary data relating to the various adaptation options to sea level rise, the study establishes that sea level rise will continue to be a problem to this location if adequate and lasting measures are not put in place. While the city has recorded successes especially in real estate development adaptations, other infrastructural facilities which largely support the tourism sector especially along the city’s coast line have remained unsustainable. In the wake of the growing sea level rise, perhaps, it is incumbent on the city’s authorities to have a holistic approach in the development and management of its coastal infrastructures in order to combat the sea level rise problem which has become a cruel reality in this active tectonic and mobile region of Cameroon.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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