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Enregistrement W4251192340 · doi:10.1504/ijmd.2016.083593

Financial impacts and risks of climate change: a case study of fish farming in the Mekong Delta, Vietnam

2016· article· en· W4251192340 sur OpenAlexaff
Neil B. Ridler, Cyril Ridler

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Management Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of FrederictonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeltaClimate changeContext (archaeology)PangasiusExtreme weatherAgricultureMekong deltaBusinessFisheryAquacultureFood securityFlooding (psychology)CatfishGeographyEnvironmental scienceWater resource managementFish <Actinopterygii>EcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Farmers face weather-related risks that are often overlooked in the literature. This paper analyses the potential impact of one weather-related risk, climate change. The context is aquaculture in the Mekong Delta of Vietnam, where severe storms are forecast to cause flooding and pond salination. In the Delta, the two principal farmed species are the Pangasius catfish and giant prawn; their cultivation provides employment to about a quarter of a million people, and they are a source of food security for more than a million people. This development engine could be jeopardised unless farmers are given sufficient lead-time to adapt to severe weather risks. An enterprise model is developed that conforms to existing bio-economic data for an average farm of the two principal species in the Mekong Delta. The model then simulates likely impacts of climate change on financial variables. It should be noted that these impacts are not definitive, but are merely 'guesstimates' and should be used with caution. However, they do provide an indication of likely trends. Strategies are suggested that might mitigate the negative effects of climate change.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,259 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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