Disaster-Risk, Water Security Challenges and Strategies in Small Island Developing States (SIDS)
Notice bibliographique
Résumé
Small island developing states (SIDS) are typically characterized by being environmentally and socio-economically vulnerable to disasters and climate change. Additionally, they often have limited resources for freshwater provisioning services. This article presents an assessment of disaster risk and water security-related challenges in SIDS focusing on three major dimensions: (a) how disaster risks are perceived and addressed in the SIDS context using a case study method, (b) analyzing the current status of water security in these regions using an indicator-based approach and (c) assessing gaps and needs in institutions and policies that can facilitate sustainable development goals (SDGs) and targets, adaptation and resilience building in SIDS. In this regard, information on all SIDS is collected to be able to distinguish trends in and between SIDS based on amongst others geographical location and characteristics. This synthesis noted two key observations: first, that in SIDS, the number of disasters is increasing at a higher rate than the global average, and that the frequency and intensity of the disasters will likely increase because of climate change. These combined factors will impact SIDS on the societal level and on environmental levels, reducing their adaptive capacity, resources, and resilience. Second, most SIDS are already water-scarce with low groundwater volumes. Because of increasing demand (e.g., population growth and tourism) and decreasing supply (e.g., pollution and changes in precipitation patterns) freshwater resources are becoming increasingly limited, often suffering from the spillover effects of competing and conflicting uses. Threatened ecosystems and limited economic resources further influence the adaptive capacities of communities in SIDS. In this light, key solutions to address disaster-risk and water security-related challenges can be found by sharing best practices and lessons learned—from examples of good governance, integrated policies, improved community-resilience, and capacity-building. Added to their fragile situation, SIDS struggle to find enough funding to put their development plans, programs, and policies into action.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».