Socio-metabolic risk and tipping points on islands
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 Small Island Developing States (SIDS) face enormous sustainability challenges such as heavy reliance on imports to meet basic needs, tenuous resource availability, coastal squeeze, and reduced waste absorption capacity. At the same time, the adverse effects of global environmental change such as global warming, extreme events, and outbreaks of pandemics significantly hinder SIDS’ progress towards sustainable development. This paper makes a conceptual contribution by framing the vulnerability of small islands from the perspective of socio-metabolic risk (SMR). SMR is defined as systemic risk associated with the availability of critical resources, the integrity of material circulation, and the (in)equitable distribution of derived products and societal services in a socio-ecological system. We argue that specific configurations and combinations of material stocks and flows on islands and their ‘resistance to change’ contribute to the system’s proliferation of SMR. For better or for worse, these influence the system’s ability to consistently and effectively deliver societal services necessary for survival. By positioning SMR as a subset of systemic risk, the paper illustrates SMRs and tipping points on small islands using insights from three sectors: water, waste, and infrastructure. We also identify effective leverage points and adaptation strategies for building system resilience on small islands. In conclusion, our synthesis suggests that governing SMR on SIDS would mean governing socio-metabolic flows to avoid potential disruptions in the circulation of critical resources and the maintenance of vital infrastructures and services while inducing interventions towards positive social tipping dynamics. Such interventions will need strategies to reconfigure resource-use patterns and associated services that are sustainable and socially equitable.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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