Tradeoffs and Synergies Across Global Climate Change Adaptations in the Food‐Energy‐Water Nexus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food‐energy‐water (FEW) systems are increasingly vulnerable to natural hazards and climate change risks, yet humans depend on these systems for their daily needs, wellbeing, and survival. We investigated how adaptations related to FEW vulnerabilities are occurring and what the global community can learn about the interactions across these adaptations. We conducted a global analysis of a data set derived from scientific literature to present the first large scale assessment ( n = 1,204) of evidence‐based FEW‐related climate adaptations. We found that the most frequently reported adaptations to FEW vulnerabilities by continent occurred in Africa ( n = 495) and Asia ( n = 492). Adaptations targeting food security were more robustly documented than those relevant to water and energy security, suggesting a greater global demand to address food security. Determining statistically significant associations, we found a network of connections between variables characterizing FEW‐related adaptations and showed interconnectedness between a variety of natural hazards, exposures, sectors, actors, cross‐cutting topics and geographic locations. Connectivity was found between the vulnerabilities food security, water, community sustainability, and response to sea level rise across cities, settlements, and key infrastructure sectors. Additionally, generalized linear regression models revealed potential synergies and tradeoffs among FEW adaptations, such as a necessity to synergistically adapt systems to protect food and water security and tradeoffs when simultaneously addressing exposures of consumption and production vs. poverty. Results from qualitative thematic coding showcased that adaptations documented as targeting multiple exposures are still limited in considering interconnectivity of systems and applying a nexus approach in their responses. These results suggest that adopting a nexus approach to future FEW‐related adaptations can have profound benefits in the management of scarce resources and with financial constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».