An Integrated Information System of Climate-Water-Migrations-Conflicts Nexus in the Congo Basin
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
We present an integrated information system needed to address the climate-water-migration-conflict nexus in the Congo Basin. It is based on a rigorous and multidisciplinary methodological approach that consists of designing appropriate tools for field surveys and data collection campaigns, data analysis, creating a statistical database and creating a web interface with the aim to make this information system publicly available for users and stakeholders. The information system developed is a structured and organized set of quantitative and qualitative data on the climate-water-migration-conflict nexus and gender, consisting of primary data collected during field surveys. It contains 250 aggregated variables or 575 disaggregated variables, all grouped into 15 thematic areas, including identification; socio-demographic characteristics; access to resources; perception of climate change; perception of migration; financial inclusion (savings, access to credit and circulation of money); domination and control on water resources, land ownership and property rights, conflict resolution and community resilience; water uses; vulnerability to climate change; housing, household assets and household expenditure; food security; health, hygiene and sanitation; environmental risk management; women’s economic autonomy; and water transfer from the Congo Basin to Lake Chad. The information system can be used to model and understand the interface of human-environment interactions, and develop scenarios necessary to address the challenges of climate change and resilient development, while supporting key policy areas and strategies to foster effective stakeholder participation to ensure management and governance of climate and natural resources in the Congo Basin.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle