Notice bibliographique
Résumé
Purpose “No climate change, no climate refugees”. On the basis of this theme, this paper aims to propose a method for undertaking the responsibility for climate refugees literally uprooted by liable climate polluting countries. It also considers the historical past, culture, geopolitics, imposed wars, economic oppression and fragile governance to understand the holistic scenario of vulnerability to climate change. Design/methodology/approach This paper is organized around three distinct aspects of dealing with extreme climatic events – vulnerability as part of making the preparedness and response process fragile (past), climate change as a hazard driver (present) and rehabilitating the climate refugees (future). Bangladesh is used as an example that represents a top victim country to climatic extreme events from many countries with similar baseline characteristics. The top 20 countries accounting for approximately 82 per cent of the total global carbon dioxide (CO 2 ) emissions are considered for model development by analysing the parameters – per capita CO 2 emissions, ecological footprint, gross national income and human development index. Findings Results suggest that under present circumstances, Australia and the USA each should take responsibility of 10 per cent each of the overall global share of climate refugees, followed by Canada and Saudi Arabia (9 per cent each), South Korea (7 per cent) and Russia, Germany and Japan (6 per cent each). As there is no international convention for protecting climate refugees yet, the victims either end up in detention camps or are refused shelter in safer places or countries. There is a dire need to address the climate refugee crisis as these people face greater political risks. Originality/value This paper provides a critical overview of accommodating the climate refugees (those who have no means for bouncing back) by the liable countries. It proposes an innovative method by considering the status of climate pollution, resource consumption, economy and human development rankings to address the problem by bringing humanitarian justice to the ultimate climate refugees.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».