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Enregistrement W3093175453 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-13797

Preliminary identification of drivers and pathways of change in the Socio-Physical dynamics of the Western Indian Ocean Deltas

2020· article· en· W3093175453 sur OpenAlexaffabout
Paolo Paron, Stéphanie Duvail, Olivier Hamerlynk, Dominique Hervé, Craig W. Hutton, Dinis Juízo, Michele Leone, Simon Mwansasu, Wanja Dorothy Nyingi, Laurent Robison

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Biodiversity
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyDeltaRiver deltaPopulationTanzaniaEnvironmental planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the output of a research combining field based, expert knowledge and remote sensing identification of the rates of change, pathways and drivers of these changes, during the past 35 years and more where possible, in four Western Indian Ocean River Deltas: Tana River and Delta (Kenya), Rufiji River and Delta (Tanzania), Limpopo River and Delta (Mozambique) as well as Betsiboka River and Delta (Madagascar). These findings are a set of preliminary results of the collaborative and multidisciplinary effort produced during the WIODER project () that brings together the National Museum of Kenya, Kenweb Kenya, University of Dar Es Salaam in Tanzania, University Eduardo Mondlane in Mozambique, Centre National de Recherches sur l'Environnement in Madagascar, University of Southampton in UK, IHE Delft in the Netherlands, Institut de Recherches pour le Développement in France, and International Development Research Center in Canada and Kenya. We highlight the similarities in the physical environment and, to some degree, also in the socio-economic-political environments that are leading the actual changes, affecting resilience of the local population and their sustainable development. We focused on the substantial changes in the following aspects: precipitation seasonality and intensity, flooding patterns and frequency, land cover, dry forest cover, mangrove cover, crop production, soil erosion, fish population, human population, human migration flow, frequency of human conflicts within the delta population. The IPCC foreseen changes in climate towards an aridification of the Southern Africa river basins and a wetter condition in the Eastern Africa region. Some signals of these climatic forecast are already recorded in both regions. Assuming that these trends will continue for the next 10 years or so, we created and here we present two main scenarios of what will happen in these deltas: one with mainly climate change drivers, and another one with climate change and dam drivers.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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