Risks to future atoll habitability from climate‐driven environmental changes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent assessments of future risk to atoll habitability have focused on island erosion and submergence, and have overlooked the effects of other climate‐related drivers, as well as differences between ocean basins and island types. Here we investigate the cumulative risk arising from multiple drivers (sea‐level rise; changes in rainfall, ocean–atmosphere oscillations and tropical cyclone intensity; ocean warming and acidification) to five Habitability Pillars: Land, Freshwater supply, Food supply, Settlements and infrastructure, and Economic activities. Risk is assessed for urban and rural islands of the Pacific and Indian Oceans, under RCP2.6 and RCP8.5, in 2050 and 2090, and considering a moderate adaptation scenario. Risks will be highest in the Western Pacific which will experience increased island destabilization together with a high threat to freshwater, and decreased land‐based and marine food supply from reef‐dependent fish and tuna and tuna‐like resources. Risk accumulation will occur at a lower rate in the Central Pacific (lower pressure on land, with more limited cascading effects on other Habitability Pillars; increase in pelagic fish stocks) and the Central Indian Ocean (mostly experiencing increased land destabilization and reef degradation). Risk levels will vary significantly between urban islands, depending on geomorphology and local shoreline disturbances. Rural islands will experience less contrasting risk levels, but higher risks than urban islands in the second half of the century. This article is categorized under: Trans‐Disciplinary Perspectives > Regional Reviews
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».