Sea Level Rise and the National Security Challenge of Sustainable Urban Adaptation in Doha and Other Arab Coastal Cities
Notice bibliographique
Résumé
The warming of the global ocean and the melting of ice caps have been continuously and increasingly rapidly driving the phenomenon of sea level rise (SLR) over the past century, threatening the safety and standards of living of the world’s 800 million inhabitants of coastal cities. Despite renewed commitments to fight the causes of climate change during the COP26 climate negotiations in Glasgow, the current policies of the world’s largest polluting countries still put humanity on a dangerous path toward high levels of global warming and SLR for the decades and centuries to come. Based on the latest scientific publications, including the IPCC’s Assessment Report 6, this chapter sheds light on how this phenomenon is expected to affect in a multi-dimensional manner the safety and standards of living of coastal city inhabitants across the Arab region, and especially in the Arabian Gulf sub-region, in the decades and centuries to come. Studying the case of Doha, we highlight several policy challenges and opportunities that could influence the hazards as well as the levels of vulnerability and exposure to which individual Arab coastal cities are exposed to. The authors conclude that collectively fighting the causes of climate change, better planning urban and coastal development, as well as innovating for the climate adaptation of Arab coastal cities should be understood by policymakers, the private sector, and populations alike as a national security challenge that requires urgent individual and collective action.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».