MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390584175 · doi:10.1007/s10584-023-03675-1

Habitability of low-lying socio-ecological systems under a changing climate

2024· article· en· W4390584175 sur OpenAlex
Tom Spencer, Alexandre Magnan, Simon D. Donner, Matthias Garschagen, James D. Ford, Virginie Duvat, Colette C. C. Wabnitz

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClimatic Change · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKAgence Française de DéveloppementInternational Atomic Energy AgencyInstitut de Recherche pour le DéveloppementAgence Nationale de la RecherchePrince Albert II of Monaco FoundationUK Research and Innovation
Mots-clésHabitabilityClimate changePlanetary boundariesSubsistence agricultureFraming (construction)LivelihoodEnvironmental resource managementGeographyTipping point (physics)Environmental planningNatural resource economicsEcologyEnvironmental scienceAgricultureSustainabilityEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change will push the planet worryingly close to its boundaries, across all latitudes and levels of development. One question therefore is the extent to which climate change does (and will) severely affect societies’ livelihoods, health, well-being, and cultures. This paper discusses the “severe climate risks” concept developed under Working Group II’s contribution to the Fifth and Sixth Assessment Reports of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC, AR5, and AR6). Focusing on low-lying coastal socio-ecological systems (LCS) and acknowledging that attempts to define “severe” climate risk have been problematic at the level of global syntheses, we argue for a more place- and people-based framing relating to “habitability under a changing climate.” We summarize habitability in terms of five habitability pillars: land, freshwater, food, settlement and infrastructure, and economic and subsistence activities; we acknowledge social and cultural factors (including perceptions, values, governance arrangements, human agency, power structures) as critical underlying factors rather than as separate pillars. We further develop the habitability framing and examine climate risk to future human health and habitability for three climate “hotspot” archetypes (arctic coasts, atoll islands, densely populated urban areas). Building on the IPCC AR6 framing of severe climate risks, we discuss three key parameters describing severe climate risks in LCS: the point of irreversibility of changes, physical and socio-ecological thresholds , and cascading effects across various habitability dimensions. We also highlight the variability of severe risk conditions both between coastal archetypes and within each of them. Further work should consist of refining the case study framing to find the right balance between capturing context-specificities through real-world local case studies and commonalities derived from more generic archetypes. In addition, there is a need to identify appropriate methods to assess irreversibility , thresholds , and cascading effects , and thus severe climate risks to habitability.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,133 · 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