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Enregistrement W4387685202 · doi:10.38126/jspg230108

Climate Crisis Induced Migration: A Global Framework to Minimize and Manage Large-Scale Climate Refugees and Migrants

2023· article· en· W4387685202 sur OpenAlexaff
Bipin Kumar Badri Narayanan, Megan L. Shipman, Liam D. P. Foyle, Kaitlin Kharas, Bryn Livingston, Nancy T. Li, Maria Medeleanu, Luna Taguchi

Notice bibliographique

RevueJournal of Science Policy & Governance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeClimate changeDisplaced personPolitical scienceImmigrationClimate justiceForced migrationPolitical economy of climate changeInternally displaced personConventionDevelopment economicsUnited Nations Framework Convention on Climate ChangeEnvironmental resource managementEconomic growthEconomicsKyoto ProtocolEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ongoing climate crisis will force the migration of up to 1.2 billion people by 2050. Since climate displacement has already begun, having policies in place to mitigate predictable issues that will arise from mass migration and safeguard vulnerable populations is essential. We recommend assigning a special “climate refugee/migrant” status to ensure human rights protections for these refugees/migrants. We also propose preventative measures to help reduce climate-related immigration and essential measures to facilitate refugees adapting to new regions. Finally, we recommend strategies to implement a “Loss and Damage” fund for the developing countries most vulnerable to climate-related disasters. These policies address a critical gap in climate migration policy and could inform the upcoming Conference of the Parties (COP 28) of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) in Dubai in November 2023

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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