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Enregistrement W3001945533 · doi:10.1371/journal.pone.0227436

Modeling migration patterns in the USA under sea level rise

2020· article· en· W3001945533 sur OpenAlexafffund
Caleb Robinson, Bistra Dilkina, Juan Moreno‐Cruz

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésClimate changeSea level riseHuman migrationPopulationBaseline (sea)GeographySea levelRepresentative Concentration PathwaysEconomic geographyClimate modelPhysical geographyOceanographyGeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea level rise in the United States will lead to large scale migration in the future. We propose a framework to examine future climate migration patterns using models of human migration. Our framework requires that we distinguish between historical versus climate driven migration and recognizes how the impacts of climate change can extend beyond the affected area. We apply our framework to simulate how migration, driven by sea level rise, differs from baseline migration patterns. Specifically, we couple a sea level rise model with a data-driven model of human migration and future population projections, creating a generalized joint model of climate driven migration that can be used to simulate population distributions under potential future sea level rise scenarios. The results of our case study suggest that the effects of sea level rise are pervasive, expanding beyond coastal areas via increased migration, and disproportionately affecting some areas of the United States.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,521
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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