The socioeconomic future of deltas in a changing environment
Notice bibliographique
Résumé
Deltas are especially vulnerable to climate change given their low-lying location and exposure to storm surges, coastal and fluvial flooding, sea level rise and subsidence. Increases in such events and other circumstances are contributing to the change in the environmental conditions in the deltas, which translates into changes in the productivity of ecosystems and, ultimately, into impacts on livelihoods and human well-being. Accordingly, climate change will affect not only the biophysical conditions of deltaic environments but also their economic circumstances. Furthermore, these economic implications will spill over to other regions through goods and services supply chains and via migration. In this paper we take a wider view about some of the specific studies within this Special Issue. We analyse the extent to which the biophysical context of the deltas contributes to the sustainability of the different economic activities, in the deltas and in other regions. We construct a set of environmental-extended multiregional input-output databases and Social Accounting Matrices that are used to trace the flow of provisioning ecosystem services across the supply chains, providing a view of the links between the biophysical environment and the economic activities. We also integrate this information into a Computable General Equilibrium model to assess how the changes in the provision of natural resources due to climate change can potentially affect the economies of the deltas and linked regions, and how this in turn affects economic vulnerability and sustainability in these regions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».