Towards Quantifying the Coastal Vulnerability due to Natural Hazards using the InVEST Coastal Vulnerability Model
Notice bibliographique
Résumé
Coastal areas and coastal communities are facing threats due to the impacts of climate change. Therefore, assessing their vulnerabilities and the potential for natural habitats to contribute to protecting coastal areas and communities is essential for effective long-term planning, sustainability, and resilient coastal management. This study modeled and mapped coastal vulnerability using the InVEST 3.9.1 model developed by the Natural Capital Project Coastal Vulnerability model to explore the role of natural habitats in mitigating coastal hazards in Southern Al Sharqiya and Al Wusta Governorates of the Sultanate of Oman. The results showed that the highest hazard classification > 2.67 represented 18% of the coastal distribution, the intermediate hazard classification ranging between 2.31 and 2.66 represented 38% of the coastal distribution, and the lowest hazard classification ranging between 1.22 and 2.30) represented 44% of the coastal distribution. These results, however, did not account for the role of natural habitats in coastal protection. In terms of the role of natural habitats in mitigating coastal hazards, the presence of natural habitats reduced the extent of the highest exposed shoreline by 14% and 8% for the highest and intermediate areas, respectively. Under the natural habitat’s scenario, the habitats could provide 59% protection for the coastal communities under the highest exposure category and 41% under the intermediate category. Under a no-habitat scenario, about 75% of the coastal communities are exposed and vulnerable to coastal hazards under the highest hazard exposure category and 25% under the intermediate category. These results demonstrate that it is critical, especially for policymakers, to enhance the protection of coastal ecosystems to achieve coastal resilience. This study buttresses the importance of coastal ecosystem assessments in ensuring coastal resilience and climate change adaptation processes for any coastal countries.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».