Biophysical and Socioeconomic State and Links of Deltaic Areas Vulnerable to Climate Change: Volta (Ghana), Mahanadi (India) and Ganges-Brahmaputra-Meghna (India and Bangladesh)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We examine the similarities and differences of specific deltaic areas in parallel, under the project DEltas, vulnerability and Climate Change: Migration and Adaptation (DECCMA). The main reason for studying Deltas is their potential vulnerability to climate change and sea level rise, which generates important challenges for livelihoods. We provide insights into the current socioeconomic and biophysical states of the Volta Delta (Ghana), Mahanadi Delta (India) and Ganges-Brahmaputra-Meghna (India and Bangladesh). Hybrid methods of input-output (IO) construction are used to develop environmentally extended IO models for comparing the economic characteristics of these delta regions with the rest of the country. The main sources of data for regionalization were country level census data, statistics and economic surveys and data on consumption, trade, agricultural production and fishing harvests. The Leontief demand-driven model is used to analyze land use in the agricultural sector of the Delta and to track the links with final demand. In addition, the Hypothetical Extraction Method is used to evaluate the importance of the hypothetical disappearance of a sector (e.g., agriculture). The results show that, in the case of the Indian deltas, more than 60% of the cropland and pasture land is devoted to satisfying demands from regions outside the delta. While in the case of the Bangladeshi and Ghanaian deltas, close to 70% of the area harvested is linked to internal demand. The results also indicate that the services, trade and transportation sectors represent 50% of the GDP in the deltas. Still, agriculture, an activity directly exposed to climate change, plays a relevant role in the deltas’ economies—we have estimated that the complete disappearance of this activity would entail GDP losses ranging from 18 to 32%.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle