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 Environmental change is growingly reported as an important driver of human migration. Among all environmental variables, water crises are the most critical factors. To date, patterns of interconnections between changes in water and migration are not yet clearly understood. Here, we explore these patterns through a systematic review that combined a quantitative text‐mining approach with qualitative thematic analysis. Our results generally concur with those of previous studies, which found that water‐driven migration usually occurs internally and that the population in low‐ and middle‐income countries and in dry regions are the most vulnerable and more likely to migrate or be displaced in the face of water‐related events. However, our causal network analysis highlights that water is not the only reason for migration: Its related problems could be major triggers driving people‐at‐risk to leave their original place. Based on observed evidence, water‐driven migration can be generally divided into four patterns: variability in water quantity, damaging water hazards and extremes, physical disturbances to water systems, and water pollution. These patterns are not independent but interconnected through multifaceted factors affecting people's livelihoods and their decisions to migrate. Understanding water‐migration dynamics requires systematic thinking of the interconnections between changes in water and in migration patterns, the investigation of interactions between fast and slow water variables and their dynamic link to other socioeconomic variables, an integrated water‐migration database to help identify early‐warning signals of damaging water hazards that may result in undesirable migration, and targeted water policies that focus on building the resilience of vulnerable regions and population to climate change. This article is categorized under: Human Water > Value of Water
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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