Geospatial Assessment of Water-Migration Scenarios in the Context of Sustainable Development Goals (SDGs) 6, 11, and 16
Notice bibliographique
Résumé
Communities and countries around the world are gearing up efforts to implement the 2030 Agenda goals and targets. In this paper, the water and migration scenarios are explained with a focus on Sustainable Development Goals (SDGs) 6 (water-related), 11 (urbanization), and 16 (peace and political stability). The study has two phases. The first phase illustrates the application of geospatial data and tools to assess the water-migration interlinkages (nexus) by employing a case study approach. Three case studies, Lake Chad, the Aral Sea region, and the Nile Delta, representing various geographic and socio-political settings, were selected to perform the multitemporal analysis. For this analysis, a mixed toolset framework that combined algorithmic functions of digital image processing, the Landsat sensor data, and applied a geographic information system (GIS) platform was adopted. How water-related events directly or indirectly trigger human migration is described using spatial indicators such as water spread and the extent of urban sprawl. Additionally, the geospatial outputs were analyzed in tandem with the climate variables such as temperature, precipitation data, and socio-economic variables such as population trends and migration patterns. Overall, the three case studies examined how water and climate crisis scenarios influence migration at a local and regional scale. The second phase showcases global-scale analysis based on the Global Conflict Risk Index (GCRI). This indicator reflects on the risks and conflicts with environmental, social, and political aspects and comments on the connection of these dimensions with migration. Together, the two phases of this paper provide an understanding ofthe interplay of water-related events on migration by applying the geospatial assessment and a proxy global index. Additionally, the paper reiterates that such an understanding can serve to establish facts and create evidence to inform sustainable development planning and decision making, particularly with regard to SDGs 6, 11, and 16. Targets such as 6.4 (managing water stress), 6.5 (transboundary challenges) and, 11.B (adaptation and resilience planning) can benefit from the knowledge generated by this geospatial exercise. For example, the high GCRI values for the African region speak to SDG targets 11.B (integrated policies/plans) and 16.7 (decision support systems for peaceful societies). Two key highlights from the synthesis: (a) migration and urbanization are closely interconnected, and (b) the impact of water and climate crisis is comparatively high for rural-urban migration due to the considerable dependence of rural communities on nature-based livelihoods. In conclusion, geospatial analysis is an important tool to study the interlinkages between water and migration. The paper presents a novel perspective toward widening the scope of remote sensing data and GIS toward the implementation of the SDG Agenda.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».