Coastal area rehabilitation for climate change adaptation: The key role of mangroves in Nationally Determined Contributions
Notice bibliographique
Résumé
With a coastline of more than 90,000 km – the second longest after Canada – it is in Indonesia’s interests to protect its coastal areas from climate change impacts. The continued existence and preservation of extensive coastal vegetation like mangroves and seagrasses is a nature-based solution for successful adaptation to climate change. A coastal area rehabilitation/restoration agenda for climate change adaptation must be able to increase areas’ resilience in overcoming rising sea levels, waves, coastal erosion, flooding and inundation, so the resilience of communities, particularly fishing communities living in coastal areas, can be enhanced. Communities’ social cohesion, economic opportunities, and institutional capacity must also improve. Information and funding flows must be transparent for all stakeholders, so adaptation agenda decision making and implementation can be carried out effectively, efficiently and equitably.This paper demonstrates efforts to bundle adaptation and mitigation measures to secure optimum outcomes in coastal area rehabilitation/restoration, as recommended in the Paris Agreement. It proposes adopting a responsive adaptation cycle so adaptive measures in these strategic coastal areas can commence immediately, and be monitored and evaluated. In this regard, emissions mitigation scenarios linked to adaptation measures can be considered to facilitate the achievement of 2030 Nationally Determined Contribution (NDC) targets and Sustainable Development Goals (SDGs).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».