The resource (in)sufficiency of the Caribbean: analyzing socio-metabolic risks (SMR) of water, energy, and food
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Socio-metabolic risks (SMRs) are systemic risks associated with the availability of critical resources, the integrity of material circulation, and the distribution of their costs and benefits in a socio-ecological system. For resource-stressed systems like small island nations, understanding trade-offs and synergies between critical resources is not only crucial, but urgent. Climate change is already putting small islands at high risk through more frequent and intense extreme weather events, changing precipitation patterns, and threats of inundation with future sea-level rise. Methods This study compares the shifting resource-baseline for 14 Caribbean island nations for the year 2000 and 2017. We analyze water, energy, and food (WEF) and their nexus through the lens of SMRs, using indicators related to their availability, access, consumption, and self-sufficiency. Results Our findings point to the decreasing availability of all three resources within the Caribbean region. Meanwhile, between 2000 and 2017, consumption levels have increased by 20% with respect to water (from 230 to 275 m3/cap/yr) and primary energy (from 89 to 110 GJ/cap/yr), and 5% for food (from 2,570 to 2,700 kcal/cap/day). While universal access to these resources increased in the population, food and energy self-sufficiency of the region has declined. Discussion Current patterns of resource-use, combined with maladaptive practices, and climate insensitive development—such as coastal squeeze, centralized energy systems, and trade policies—magnify islands' vulnerability. Disturbances, such as climate-induced extreme events, environmental changes, financial crises, or overexploitation of local resources, could lead to cascading dysfunction and eventual breakdown of the biophysical basis of island systems. This research is a first attempt at operationalizing the concept of SMRs, and offers a deeper understanding of risk-related resource dynamics on small islands, and highlights the urgency for policy response.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».