Climate Change – Impact on the Sundarbans, a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Sundarbans is the world’s largest contiguous mangrove forest and is a designated world heritage site. Shared by India and Bangladesh, it is home to several species including tigers. The habitat supports approximately 4.37 million people. As per the research conducted it is believed that the Sundarbans have soaked in 4.15 crore tonnes of carbon dioxide. Due to climate change the Sundarbans faces several challenges.With rising sea levels, islands are disappearing and the increasing salinity in the water and soil has severely threatened the health of mangrove forests and the quality of soil and crops. Additionally, there have been serious disturbances to hydrological parameters and change in fishing patterns, resulting in disastrous consequences for fishermen. Frequent cyclones and erratic monsoon raining pattern are damaging ecology and humanity. In addition to general environment protection laws, India has also set up institutes at both the Central and State levels to specifically tackle the effects of climate change on Sundarbans. However, split responsibilities between Centre and States and multitude of institutions has resulted in overlap of responsibilities, loss of time and resources, which makes the institutions ineffective. With risk of the Sundarbans submerging, there is an urgent need for global reduction of emissions and replacement of fossil fuels with renewable energy. Governments also need to promote plantation of local saline resistant seeds. Even as the State and Central Government of India finalise action plans to tackle the problems of climate change and take steps for poverty alleviation in one of the world’s poorest regions, there is a pressing requirement to set up flood relief centres and rapid action response teams to cyclones and storms.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».