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Enregistrement W4387975741 · doi:10.1080/13504509.2023.2268577

The climate change impacts and responses index: quantifying disparities and guiding policies for collective resilience

2023· article· en· W4387975741 sur OpenAlexaff
Yi Xie, Huimin Li, Jingshu Liu, Lefei Han, Xiaoxi Zhang, Xiao‐Nong Zhou, Xiaokui Guo, Leshan Xiu, Hao Yin, Kun Yin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development & World Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésClimate changeEnvironmental resource managementPer capitaPsychological resilienceIndex (typography)Natural resource economicsGross domestic productClimate riskClimate change mitigationBusinessEnvironmental planningGeographyEnvironmental scienceEconomicsEconomic growthEnvironmental healthEcologyPopulationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying climate change risks, vulnerabilities of exposed populations, and implemented responses to climate change are crucial for developing effective strategies to mitigate climate hazards. However, existing climate change assessment indexes still have some limitations, such as insufficient consideration of policy response, limited coverage of countries, and lack of a multidimensional perspective. In this study, we developed a novel climate change impacts and responses (CCIR) index that incorporates comprehensive information on climate risks, disease burden, and mitigation actions in response to climate risks and damage. To our best knowledge, the CCIR index is the first of its kind that explores variations in climate risks, impacts, and responses across countries to identify vulnerabilities and find more targeted solutions. A positive correlation was found between the CCIR index and national Gross Domestic Product per capita, indicating that wealthier countries might allocate more resources toward mitigating climate impacts. Moreover, countries with better climate education tended to have a lower carbon footprint, highlighting the importance of climate education. Furthermore, countries with lower risks of emerging infectious diseases were more likely to consume more renewable energy. The results highlight the value of using a multidimensional CCIR framework to analyze the interactions among socioeconomic factors, environmental policies, and climate change risks in 158 countries. This comprehensive approach provides actionable insights to mitigate climate impacts and improve national climate resilience. It also streamlines monitoring efforts and promotes joint climate action across international boundaries. By identifying climate risks and opportunities, the CCIR index can help policymakers design, refine, and implement adaptation policies and measures to respond to the impacts of climate change.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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