MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386605021 · doi:10.1051/e3sconf/202342402005

Research on the Ecological and Economic Impacts of Rising Sea Levels on Mangroves in Southern Florida in the Context of Climate Change

2023· article· en· W4386605021 sur OpenAlexaff
Xiaoyan Ding

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMangroveContext (archaeology)TourismGeographyClimate changeEcologyBiodiversityEnvironmental resource managementEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decline in mangrove ecosystems is a major contributor to the loss of biodiversity, extra carbon release, and local economic instability, particularly in tropical coastal regions that are constantly influenced by climate changes. Despite the importance of the mangroves, there is limited research investigating the consequences. Under the context, this research examines the correlation between mangrove density, sea level rise, and economic impacts in Southern Florida. The work aims to address three main questions: (i) what are the ecological impacts of sea level rising on mangroves density; (ii) what are the economic implications of mangrove loss; (iii) what extent of government intervention should be imposed on the environmental problem. The research presents a two-variable graph that examines the relationship between mangrove density in Southern Florida and sea level rise, analyzing its overall correlation in the Caribbean region. Another correlation study of the impacts of mangrove loss on local tourism is created and set as the focus. The conventional hedonic method is applied as the tool of evaluating mangroves value. The results demonstrate a close negative correlation between sea level and mangrove density, and a positive correlation of mangroves density and local tourism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueE3S Web of ConferencesMême sujetCoastal wetland ecosystem dynamicsTravaux en français237 207