Spatial and Temporal Climate Change Vulnerability Assessment in the West Bank, Palestine
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.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is widely recognized as an inevitable phenomenon, with the Mediterranean region expected to experience some of the most severe impacts. Countries in this region, including Palestine, are already observing significant effects on key sectors such as agriculture, water resources, industry, and health. Consequently, there is a need for multidimensional analyses of vulnerability. This study applied a Climate Change Vulnerability (CCV) index to assess spatial and temporal changes in vulnerability across different governorates in the West Bank, Palestine. Climate change vulnerability maps for the West Bank were developed using Geographic Information System (GIS) tools and Analytical Hierarchy Process (AHP) matrices, incorporating various indicators across categories such as Health, Socio-demographic, Agriculture, Service, Housing, and Economic components. The findings indicate that socio-demographic factors contribute significantly to the West Bank’s overall vulnerability to climate change. Although the overall vulnerability has decreased over time, the developed maps reveal that 76% of the West Bank’s population resides in areas classified as highly vulnerable to climate change impacts. In contrast, 10% of the population lives in areas classified as low to very low in terms of vulnerability, including the governorates of Tubas, Salfit, Qalqiliya, and Jericho and Al-Aghwar. These results are invaluable for policymakers, offering guidance on selecting appropriate mitigation and adaptation measures, particularly in highly vulnerable areas, to reduce the impacts of climate change across the region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle