Risks to future atoll habitability from climate‐driven environmental changes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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 découle